[发明专利]一种基于全卷积网络的指纹图像质量判断方法有效

专利信息
申请号: 201910670630.2 申请日: 2019-07-24
公开(公告)号: CN110472518B 公开(公告)日: 2022-05-17
发明(设计)人: 罗美美;杨波;苗家壮 申请(专利权)人: 杭州晟元数据安全技术股份有限公司
主分类号: G06V40/12 分类号: G06V40/12;G06V10/764;G06K9/62;G06T7/00
代理公司: 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 代理人: 赵芳;张瑜
地址: 311121 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种基于全卷积网络的指纹图像质量判断方法,其步骤如下:(1)挑选指纹样本并标注:挑选大量的用不同传感器采集的不同质量的指纹图像作为指纹样本,为每张图像标注标签;(2)指纹图像质量判断模型训练:将指纹样本的大小进行调整并转换成深度学习框架训练所需的数据格式,得到训练样本,将训练样本输入到全卷积网络进行深度学习训练,得到指纹图像质量判断模型;(3)指纹图像质量判断模型转换:将得到的指纹图像质量判断模型用ncnn转换工具转换成ncnn框架支持的模型,并进行量化和加密;(4)指纹图像质量判断:读取转换后的模型,将待预测的指纹图像传入模型,逐层读取模型的参数进行前向传播,最终得到质量判断结果。
搜索关键词: 一种 基于 卷积 网络 指纹 图像 质量 判断 方法
【主权项】:
1.一种基于全卷积网络的指纹图像质量判断方法,其步骤如下:/n(1)挑选指纹样本并标注:挑选大量的用不同传感器采集的不同质量的指纹图像作为指纹样本,为每张图像标注标签,对质量较好的图像标注为0,对质量较差的图像标注为1;/n(2)指纹图像质量判断模型训练:将指纹样本的大小进行调整并转换成深度学习框架训练所需的数据格式,得到训练样本,将训练样本输入到全卷积网络进行深度学习训练,得到指纹图像质量判断模型;/n(3)指纹图像质量判断模型转换:将得到的指纹图像质量判断模型用ncnn转换工具转换成ncnn框架支持的模型,并进行量化和加密;/n(4)指纹图像质量判断:读取转换后的模型,将待预测的指纹图像传入模型,逐层读取模型的参数进行前向传播,最终得到质量判断结果。/n
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