公开(公告)号：CN118506409A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410121230.7

申请日：2024-01-29

Applicant: 三峡大学

Inventor： 王华峥 ,  王华铭 ,  汤永恒 ,  王帅 ,  薛凡超 ,  王亿楠

IPC: G06V40/12 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25

Abstract: 一种改进FasterNet网络的指纹活性检测方法，它包括以下步骤：步骤1：获取指纹图像数据集并将其划分为训练集和测试集；步骤2：对训练集和测试集做预处理，包括ROI提取，裁剪，翻转，归一化；步骤3：搭建GMF模块，搭建basic block模块；步骤4：基于步骤3的GMF模块以及basic block模块，搭建改进的FasterNet网络架构，包括Embeding层，Stage1层，第一Merging层，Stage2层，第二Merging层，Stage3层，第三Merging层，Stage4层，最大平均池化层，卷积层，全连接层；步骤5：将步骤2中处理好的指纹图像送入搭建好的网络架构中，进行特征提取并分类指纹图像；步骤6：输出指纹图像识别结果。本发明的目的是为了解决现有指纹活性检测技术中存在的识别正确率低，人工图像预处理效率低，网络参数量过大而导致的冗余化的技术问题，而提供的一种改进FasterNet网络的指纹活性检测方法。

公开(公告)号：CN117789270A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311672421.4

申请日：2023-12-05

Applicant: 三峡大学

Inventor： 王华峥 ,  王华铭 ,  汤永恒 ,  江越 ,  安林涛

IPC: G06V40/16 ,  G06V40/12 ,  G06V40/40 ,  G06V10/25 ,  G06V10/82

Abstract: 一种改进ShufflenetV2网络的指纹活性检测方法，它包括以下步骤：步骤1：获取指纹图像数据集并将其划分为训练集和测试集，做相应的图像预处理；步骤2：搭建EMK模块，BIM‑1模块，BIM‑2模块；步骤3：基于步骤2的BIM模块，搭建网络中First‑level层、Second‑level层、Third‑level层。卷积运算搭建Conv1，Conv5层，基于池化运算搭建最大重叠池化层，搭建全连接层。步骤4：按照顺序组合Conv1层、最大重叠池化层、First‑level层、Second‑level层、Third‑level层、Conv5层、EMK模块、全连接层，得到改进后的shuffleNetV2网络；步骤5：将步骤1中处理好的指纹图像送入搭建好的网络架构中，检测其指纹活性；步骤6：输出指纹图像识别结果。本发明的指纹活性检测模型，与现有深度学习网络相比，得到了最佳的实验结果，说明本发明的模型具有更优异的性能。