结合滤波和深度玻尔兹曼机重构的指纹增强
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作者简介:

卞维新(1974-),男,安徽霍邱人,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为图像处理,模式识别,机器学习;丁世飞(1963-),男,博士,教授,博士生导师,CCF杰出会员,主要研究领域为模式识别,人工智能,机器学习,数据挖掘,粗糙集与软计算,粒度计算;张楠(1991-),男,博士生,CCF学生会员,主要研究领域为人工智能,机器学习,数据挖掘;张健(1990-),男,博士生,主要研究领域为机器学习,模式识别;赵星宇(1994-),男,硕士生,CCF学生会员,主要研究领域为机器学习,模式识别.

通讯作者:

丁世飞,E-mail:dingsf@cumt.edu.cn

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61672522,61379101);安徽省自然科学基金(1708085MF145)


Combined Filtering and DBM Reconstructing for Fingerprint Enhancement
Author:
Affiliation:

Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61672522, 61379101); Anhui Provincial Natural Science Foundation (No.1708085MF145)

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    摘要:

    指纹图像增强,是自动指纹识别系统中的重要环节.为弥补传统指纹图像增强算法的缺陷,提出一种指纹图像增强算法.在指纹块质量分级机制和复合窗口策略下,指纹图像首先在频域被具有方向选择性的方向高斯带通滤波器滤波增强;随后,二值增强指纹中的误增强区域在空域被具有方向选择性的深度玻尔兹曼机(DBM)重构.提出的方法结合了传统指纹增强算法与深度学习算法的优点,拥有很强的容错能力,能够完成对低质量指纹图像的有效增强.为了验证提出算法的性能,在公开的指纹数据库FVC2004上进行了大量实验,实验结果表明,相比于传统的指纹增强算法,提出的方法具有很强的鲁棒性,对高质量和低质量指纹均有不俗的增强表现.

    Abstract:

    The enhancement of fingerprint plays an important role in automatic fingerprint identification system. In order to make up for the shortcomings of the traditional fingerprint enhancement, this study proposes a novel algorithm by using orientation Gaussian bandpass filter (OGBPF) to enhance the fingerprint firstly, and then the deep Boltzmann machine (DBM) with orientation selection is employed to reconstruct these regions that are enhanced incorrectly in the first phase. The fingerprint is enhanced based on the quality grading scheme and the composite window strategy. In the proposed method, the traditional enhancement method and deep learning method complement one another perfectly. To validate the performance, the proposed method has been applied to fingerprint enhancement on the FVC2004 databases. Experiments show that, compared with the state-of-the-art enhancement methods, the proposed method is more accurate and more robust against noise, and can achieve better results.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

卞维新,丁世飞,张楠,张健,赵星宇.结合滤波和深度玻尔兹曼机重构的指纹增强.软件学报,2019,30(6):1886-1900

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  • 收稿日期:2017-06-01
  • 最后修改日期:2017-07-16
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  • 在线发布日期: 2019-06-04
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