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Deep learning based contactless fingerprint identification
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AI
DOI：10.1007/s10586-025-05829-5.png)
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摘要
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生物识别认证系统，特别是非接触式指纹方法，在各种领域（如门禁控制、执法和金融）中提供了增强的安全性和便利性。尽管存在这些优势，非接触式系统仍面临与图像质量、手指方向和环境因素相关的重要挑战。为解决这一问题，本文首次提出了一项基于深度学习的非接触式指纹识别的广泛研究，使用了来自175个人的2,143张图像的大型数据集。我们提出的方法将最先进的预处理技术与深度学习模型相结合，以提高识别性能。在研究多种迁移学习模型后，我们实现了93.5%的高准确率。我们还进行了两项关于推理时间和防伪能力的研究。为减轻复杂预处理带来的处理时间延长，我们提出了一种基于YOLOv8的新型架构，可显著减少推理时长。对于防伪测试，模型使用来自屏幕和打印纸的指纹采集进行测试，准确率极低。这证明了我们模型在有效区分真实手指和伪造复制品方面的强大鲁棒性。
Keyword:
Contactless fingerprint recognition
Biometric authentication
Deep learning
Transfer learning
Touchless fingerprint classification
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
C
IF:
0
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691
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机构
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