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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來,隨著生物特征識(shí)別的快速發(fā)展,越來越多的個(gè)人身份認(rèn)證應(yīng)用出現(xiàn)在我們的日常生活中。例如人臉,掌紋,指紋以及虹膜等生物特征均在安全領(lǐng)域內(nèi)取得了廣泛的應(yīng)用。Iphone5s的指紋識(shí)別解鎖功能,掌紋識(shí)別的考勤機(jī),還有目前正在測(cè)試的網(wǎng)購(gòu)人臉支付等應(yīng)用,均受到人們的熱愛和依賴。然而人體生物特征作為個(gè)人獨(dú)一無二的特征,具有容易被偽造和丟失的缺點(diǎn)。許多流行的生物特征識(shí)別應(yīng)用僅僅利用2維圖像紋理信息進(jìn)行分析是否認(rèn)證成功。不幸的是,一旦個(gè)人的生物特征
2、數(shù)據(jù)被復(fù)制或者盜竊,假冒者很容易被認(rèn)證為合法用戶,通過利用圖片、視頻或者模型很容易在這些應(yīng)用中通過認(rèn)證。因此我們有必要對(duì)認(rèn)證者進(jìn)行判斷是否屬于真實(shí)的生物特征還是偽造的照片或者視頻等。關(guān)于活體檢測(cè)的研究主要集中在人臉、指紋以及虹膜方面,針對(duì)掌紋的活體檢測(cè)研究很少,因此本文主要集中研究掌紋活體檢測(cè)。
本文主要的研究?jī)?nèi)容是通過對(duì)于一幅使用Iphone5拍攝的掌紋圖片進(jìn)行判別是否是真實(shí)的掌紋還是通過翻拍獲得的掌紋。首先建立掌紋活體檢測(cè)
3、數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)分三個(gè)階段,不同光照及背景影響下,共計(jì)167人左右手進(jìn)行拍攝與翻拍,得到真實(shí)掌紋2654幅,翻拍掌紋2887幅。通過分析真實(shí)掌紋以及翻拍掌紋特征,我們可以發(fā)現(xiàn),翻拍掌紋具有模糊以及細(xì)節(jié)丟失等特征。從這一發(fā)現(xiàn)出發(fā),我們通過二值統(tǒng)計(jì)圖像特征這一局部特征描述子以及結(jié)合圖片質(zhì)量分析的方法,利用SVM分類器對(duì)所提取特征進(jìn)行分類,從而獲得分類結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明,該方法能夠獲得92%的分類精度。
另外,近年來深度學(xué)習(xí)在圖像處理方
4、面體現(xiàn)出了巨大優(yōu)越性,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地學(xué)習(xí)圖像的深層特征,因此被廣泛的應(yīng)用于圖像處理的各個(gè)領(lǐng)域。本文使用AlexNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),利用深度學(xué)習(xí)caffe工具以及GPU優(yōu)越的計(jì)算性能,來訓(xùn)練分類模型。該模型共有五個(gè)卷基層及對(duì)應(yīng)的池化層,三個(gè)全連接層組成。本文實(shí)驗(yàn)在AlexNet網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進(jìn)行微調(diào),通過裁剪掌紋活體檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)圖片,獲得544051幅真實(shí)掌紋小塊以及518806幅翻拍掌紋小塊。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該微調(diào)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)掌紋活體檢測(cè)
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