基于深度残差网络的高分辨率指纹图像汗孔检测
计算机视觉与模式识别
2019-07-24 v2
摘要
本文提出一种基于残差学习的卷积神经网络，称为 DeepResPore，用于检测高分辨率指纹图像中的汗孔。具体而言，所提出的 DeepResPore 模型从输入指纹图像生成汗孔强度图。随后，在汗孔强度图上执行局部极大值滤波以识别汗孔坐标。我们的实验结果表明，所提出的方法在公开可用的 PolyU HRF 数据集的测试集 I 和测试集 II 上分别以 94.49% 和 93.78% 的真检率有效提取汗孔。最重要的是，所提出的方法在两个测试集上均达到了最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1809.01986,
title = {Pore detection in high-resolution fingerprint images using Deep Residual Network},
author = {Vijay Anand and Vivek kanhangad},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.01986},
year = {2019}
}
备注
9 pages, 1 figure, 4 Tables