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基于U-Net的掌纹图像增强与ROI提取
被引量:
6
1
作者
陆展鸿
单鲁斌
+3 位作者
苏立循
焦雨欣
王家骅
王海霞
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1807-1816,共10页
掌纹因稳定性、唯一性、难复制性及易获取等特点,是极具应用潜力的生物识别特征。针对掌纹识别中,获取掌纹感兴趣区域(ROI)与增强掌纹信息普遍存在的时间成本大,方法之间有依赖关系等问题,提出了一种基于U-Net神经网络结构的掌纹图像预...
掌纹因稳定性、唯一性、难复制性及易获取等特点,是极具应用潜力的生物识别特征。针对掌纹识别中,获取掌纹感兴趣区域(ROI)与增强掌纹信息普遍存在的时间成本大,方法之间有依赖关系等问题,提出了一种基于U-Net神经网络结构的掌纹图像预处理方法。通过香港理工大学掌纹库进行实验对比,结果表明,所提方法能消除预处理方法之间的相互影响,实现对掌纹图像的去噪与增强处理,并能快速、高精度提取感兴趣区域。
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关键词
U-Net
感兴趣区域(ROI)增强
深度学习
感兴趣区域(ROI)提取
掌纹
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题名
基于U-Net的掌纹图像增强与ROI提取
被引量:
6
1
作者
陆展鸿
单鲁斌
苏立循
焦雨欣
王家骅
王海霞
机构
杭州海康威视数字技术股份有限公司
浙江工业大学信息工程学院
浙江工业大学计算机科学与技术学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1807-1816,共10页
基金
浙江省重点研发计划(2019C01007)。
文摘
掌纹因稳定性、唯一性、难复制性及易获取等特点,是极具应用潜力的生物识别特征。针对掌纹识别中,获取掌纹感兴趣区域(ROI)与增强掌纹信息普遍存在的时间成本大,方法之间有依赖关系等问题,提出了一种基于U-Net神经网络结构的掌纹图像预处理方法。通过香港理工大学掌纹库进行实验对比,结果表明,所提方法能消除预处理方法之间的相互影响,实现对掌纹图像的去噪与增强处理,并能快速、高精度提取感兴趣区域。
关键词
U-Net
感兴趣区域(ROI)增强
深度学习
感兴趣区域(ROI)提取
掌纹
Keywords
U-Net
Region of Interest(ROI)enhancement
deep learning
Region of Interest(ROI)extraction
plamprint
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于U-Net的掌纹图像增强与ROI提取
陆展鸿
单鲁斌
苏立循
焦雨欣
王家骅
王海霞
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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