[发明专利]一种基于深度学习的现场指纹特征点提取方法在审
| 申请号： | 202210160407.5 | 申请日： | 2022-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN114529951A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 刘波;李剑 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V40/12 | 分类号： | G06V40/12;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深度学习的现场指纹特征点提取方法，所属领域为计算机视觉。本发明将目标检测思想应用到指纹特征点提取场景，将指纹细节点作为目标。通过对以细节点为中心的候选框进行分类预测和位置回归。训练中预设候选框区域设计为固定的32x32大小，能够有效的关注细节点局部特征。网络结构对Faster R‑CNN进行改进，修改网络结构和损失函数，并设计一种对输入数据进行滤波预处理方法，以适应指纹特征点提取场景，加快指纹特征提取速度。本发明通过结合目标检测思想，应用深度神经网络对图像特征的高表示性，充分提取指纹特征点，为指纹特征提取提供了一种新的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 现场 指纹 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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