[發明專利]指紋識別方法及裝置在審
| 申請號: | 201510712896.0 | 申請日: | 2015-10-28 |
| 公開(公告)號: | CN105335713A | 公開(公告)日: | 2016-02-17 |
| 發明(設計)人: | 張濤;汪平仄;張勝凱 | 申請(專利權)人: | 小米科技有限責任公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京博思佳知識產權代理有限公司 11415 | 代理人: | 林祥 |
| 地址: | 100085 北京市海淀區清*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 指紋識別 方法 裝置 | ||
1.一種指紋識別方法,其特征在于,所述方法包括:
對指紋傳感器采集的第一指紋圖像與存儲在數據庫中的第二指紋圖像通過自動編碼解碼網絡進行特征提取,得到所述第一指紋圖像對應的第一指紋特征和所述第二指紋圖像對應的第二指紋特征,其中,所述第一指紋特征與所述第二指紋特征的維數相同;
對所述第一指紋特征和所述第二指紋特征進行降維處理,分別得到第三指紋特征和第四指紋特征,其中,所述第三指紋特征和所述第四指紋特征的維數相同,且小于所述第一指紋特征和所述第二指紋特征的維數;
根據所述第三指紋特征和所述第四指紋特征的余弦距離確定所述第一指紋圖像與所述第二指紋圖像是否為同一指紋。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述自動編碼解碼網絡包括至少一個編碼層,所述方法還包括:
通過無標簽指紋樣本對所述至少一個編碼層中的每一編碼層的編碼特征參數進行訓練,得到所述每一層編碼層對應的編碼特征表示參數;
對所述每一編碼層對應的編碼特征表示參數通過該編碼層對應的解碼層進行數據重構,得到所述無標簽指紋樣本的指紋重構數據;
確定所述指紋重構數據與所述無標簽指紋樣本的重構誤差;
根據所述重構誤差調整所述每一編碼層的編碼特征表示參數;
在所述重構誤差達到最小值時,停止對所述自動編碼解碼網絡的訓練,得到第一次訓練后的自動編碼解碼網絡。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在所述第一次訓練后的自動編碼解碼網絡的最后一個編碼層連接有分類器,所述方法還包括:
將有標簽指紋樣本輸入至所述第一次訓練后的自動編碼解碼網絡,得到第一輸出結果;
將所述第一輸出結果輸入到所述分類器,通過所述有標簽指紋樣本對所述分類器進行訓練;
在所述分類器輸出的結果與所述有標簽指紋樣本的重構誤差最小時,停止對所述分類器的訓練。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,在所述第一次訓練后的自動編碼解碼網絡的最后一個編碼層連接有分類器,所述方法還包括:
將有標簽指紋樣本輸入至所述第一次訓練后的自動編碼解碼網絡,得到第二輸出結果;
將所述第二輸出結果輸入到所述分類器,通過所述有標簽指紋樣本對所述分類器進行訓練并對所述第一次訓練后的自動編碼解碼網絡的每一個編碼層的編碼特征表示參數進行微調;
在所述分類器輸出的結果與所述有標簽指紋樣本的重構誤差最小時,停止對所述分類器的訓練和對所述每一個編碼層的編碼特征表示參數的微調。
5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法還包括:
通過已訓練的所述自動編碼解碼網絡提取所述無標簽指紋樣本的第一設定維數的編碼特征表示參數;
對所述第一設定維數的編碼特征表示參數進行線性判別式分析LDA訓練,得到所述LDA的第二設定維數的投影矩陣。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述第三指紋特征和所述第四指紋特征的余弦距離確定所述第一指紋圖像與所述第二指紋圖像是否為同一指紋,包括:
將所述第三指紋特征和所述第四指紋特征的余弦距離與預設閾值進行比較;
如果所述余弦距離大于所述預設閾值,確定所述第一指紋圖像與所述第二指紋圖像為同一指紋;
如果所述余弦距離小于或者等于所述預設閾值,確定所述第一指紋圖像與所述第二指紋圖像為不同指紋。
7.一種指紋識別裝置,其特征在于,所述裝置包括:
第一提取模塊,被配置為對指紋傳感器采集的第一指紋圖像與存儲在數據庫中的第二指紋圖像通過自動編碼解碼網絡進行特征提取,得到所述第一指紋圖像對應的第一指紋特征和所述第二指紋圖像對應的第二指紋特征,其中,所述第一指紋特征與所述第二指紋特征的維數相同;
降維處理模塊,被配置為對所述第一提取模塊提取到的所述第一指紋特征和所述第二指紋特征進行降維處理,分別得到第三指紋特征和第四指紋特征,其中,所述第三指紋特征和所述第四指紋特征的維數相同,且小于所述第一指紋特征和所述第二指紋特征的維數;
識別模塊,被配置為根據所述降維處理模塊降維后的所述第三指紋特征和所述第四指紋特征的余弦距離確定所述第一指紋圖像與所述第二指紋圖像是否為同一指紋。
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