[发明专利]基于纹线质量专家视觉认知机器学习的指纹质量评价方法有效
| 申请号： | 201810662944.3 | 申请日： | 2018-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN109003259B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 张威;王威 | 申请（专利权）人： | 张威;王威 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/762;G06V40/12 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 许宗富 |
| 地址： | 100123 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于纹线质量专家视觉认知机器学习的指纹质量评价方法。包括：对“现场指纹纹线遗留位置重建区域”内的捺印纹线图像质量等级进行专家认知和质量标画，对质量标画数据进行“专家个体质量评价稳定性分析”和“专家质量评价模式聚类分析”，并得到每名专家质量标画数据的优先级；将专家质量标画数据切块，按照优先级用于图像质量评价神经网络模型训练。构造并训练神经网络模型，至到其对局部图块的质量评价，达到设定准确率阈值。利用神经网络模型做出的局部图块质量评价数据，计算捺印指纹图像的全局综合质量评价。本发明兼顾“多流派指纹比对算法”和“专家指纹鉴定”对指纹质量的双尖性需求，广泛适用于各规格异构指纹的图像质量评价。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 质量 专家 视觉 认知 机器 学习 指纹 评价 方法 | ||
【主权项】：
1.基于纹线质量专家视觉认知机器学习的指纹质量评价方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：对现场指纹纹线遗留位置重建区域内的捺印纹线图像质量等级进行专家认知和质量标画，对质量标画数据进行专家个体质量评价稳定性分析和专家质量评价模式聚类分析，并得到每名专家质量标画数据的优先级；将专家质量标画数据切块，按照优先级用于图像质量评价神经网络模型训练；步骤二：构造并训练图像质量评价神经网络模型，至到其对局部图块的质量评价达到设定准确率阈值；步骤三：利用图像质量评价神经网络模型做出局部图块质量评价数据，计算捺印指纹图像的全局综合质量评价。
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