基于FPN-SE-Capsule网络的指纹图像识别算法
Industrial Control Computer（2021）
摘要
指纹图像一直是应用最普遍的生物特征之一,传统AFIS系统使用细节特征点作为指纹识别的特征,近年来神经网络被广泛用于计算机视觉技术领域取得良好效果,特别是Capsule网络在识别图像特征的位置等信息时效果显著.对Capsule网络进行了改进,一方面加入了FPN结构,主要解决物体检测中的多尺度问题,另一方面加入了SE模块,添加了通道注意力机制.改进之后的FPN-Capsule训练集精度达到了90.6％,较原Capsule网络得到了提升.
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