【摘 要】
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近年来,随着指纹认证系统的广泛应用,伪造指纹检测受到人们的日益关注。文章结合卷积神经网络在计算机视觉、人脸识别和图像分类领域的应用特征,提出一个指纹活体检测算法F-n
【机 构】
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长沙理工大学计算机与通信工程学院,长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室,69026部队
【基金项目】
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国家自然科学基金[61572182,61370225];湖南省自然科学基金[15JJ2007]
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近年来,随着指纹认证系统的广泛应用,伪造指纹检测受到人们的日益关注。文章结合卷积神经网络在计算机视觉、人脸识别和图像分类领域的应用特征,提出一个指纹活体检测算法F-net。算法采用BN层、inception结构和全局均值池化层对网络进行优化,以减少F-net网络的大量参数和计算复杂度,这也使得算法在采用大学习率进行网络训练的同时获得了较高的泛化能力。文章在LivDet2011和LivDet2013数据集上进行了多种算法测试。实验结果表明,文章提出的F-net具有较高的泛化能力和实时检测性能。
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