基于改进的残差网络的指纹识别算法

摘要：

基于改进的残差网络的指纹识别算法

（1）数据预处理增强多样性

（2）设计深度卷积网络，由多个改进的残差单元连接（专为指纹识别设计，提取增强指纹图像特征）（论文中主要改进的点吧）

（3）采用交叉熵损失函数，利用Adam算法优化

结果：识别准确率98.79%，识别时间60ns，模型大小4.29MB，比较AlexNet、VGG网络

原始残差网络单元结构：（与VGG相比，深度更深、参数量少）

改进的残差网络单元结构：

改进的地方：在2个卷积层中间增加1个Dropout层，使模型泛化性更强;其次，去除1x1卷积运算后面的BN层以及最后的ReLU函数，减少网络模型参数。

改进的整体残差网络结构：

输人图像经过1个卷积层和9个改进的残差单元后，再经过均值池化，展平得到一个长度为20 588的特征向量，经网络输出层输出结果。该网络结构中最后使用均值池层化替代全连接层，降低
了网络的计算成本，并且可以防止过度拟合。

数据集：LivDet2015数据集

指纹识别流程：

算法的比较结果：

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