安装并导入Tensorflow和依赖项：import osimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasprint(tf.version.VERSION)获取示例数据集(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.dataset...

安装并导入Tensorflow和依赖项：from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literalsimport osimport tensorflow as tffrom tensorflow import kerasprint(tf.version.VERSION)...

4、指纹图像的频率场指纹图像的频率场反映的是指纹的纹线间隔情况。沿着脊线与谷的方向，指纹图像的灰度能够建模成一个类正弦曲线的波。图像的频率可以定义为像素点(x,y)\left(x,y\right)(x,y)方向场θ(x,y)\theta\left(x,y\right)θ(x,y)垂直方向上单位长度内脊线的条数。指纹图像频率场的计算步骤如下：将归一化后的指纹图像分为w×w (16.....

指纹识别-(2)指纹图像的获取指纹采集器采集指纹1、指纹采集器分类单指扫描的电子指纹采集器根据类型可以分为：光学指纹采集器、半导体指纹采集器。（1）光学指纹采集器光学指纹采集器基于全内反射破坏原理(FTIR)设计，FTIR的使用是为了增强指纹脊线与谷线的对比度。当手指按在镜片上时，指纹脊线接触镜面而谷不能接触，镜片表面与脊线的接触会破坏全反射条件，因而在图像传感器上形成明暗相间的纹理图...

指纹图像的梯度场反映的是指纹图像的纹线隆起等情况。梯度形象的概念是该隆起指纹纹线最陡的程度，其方向指纹文献的法向，并从隆起指纹纹线横截面最高点指向最低点。对该点做偏微分处理，该偏微分的方向就是最陡方向，它是描述场强幅度变化的物理量。第一行为完整指纹的梯度场，第二行为局部缺损指纹的梯度场。为指纹图像的灰度强度，梯度向量。设指纹图像的梯度场为。...

经由图像的预处理，原始的指纹图像已经被转化成细化图。在细化图中，脊线为一个像素宽度，像素点的强度值为0和1，即二值化的图像。在细化图中，指纹特征点的提取就变得简单。本文涉及到的特征点为细节点特征，包括端点和分叉点。指纹的特征端点是指纹纹线的两头末点，或起点或终点。如图a。在像素模型的九点图中，如果A是端点，那么去掉A后，九点图中只剩下一个黑色方块，该黑点上下左右相邻的白点只有两个。指纹的分叉点是.

1、指纹图像归一化指纹采集器得到的图像可能由于各种原因造成不同区域内的脊线灰度值差距过大，形成强烈的明暗效果。图像归一化是一个像素级操作，其作用是在不改变脊线和谷线结构的清晰度的情况下减少脊谷灰度值的变化，方便后续的处理步骤。对于指纹数据库来说，在进行完图像归一化操作后，图像具有相同的灰度均值和灰度方差，减小图像间灰度场强差异。图像归一化公式如下：G(x,y)={M0+VAR0(I(x,y)...

指纹识别-(1)基本知识脊线为指纹纹理中凸起部分，谷线为指纹纹理中凹陷部分。将从一个人身上获取的指纹与数据库中存储的所有指纹进行比较称为1:N匹配，它经常被用在利用指纹库查找罪犯的过程中。利用指纹匹配算法将已采集的需匹配的指纹与指纹库中的某一个指纹进行比对被称为1:1匹配。指纹识别的基本过程：通过指纹传感器或者说指纹采集器得到指纹，该指纹图片一般为8位灰度图片，即只有1通道，维度为 m×n×...

指纹图像预处理算法之图像方向场指纹的方向场是指纹图像的一种固有属性，反映了指纹图像场的中心、圆形纹线趋势场、斜角度直纹线趋势场、水平纹线趋势场及混合趋势场等。方向场求取最简单的方法就是利用梯度场，方向角\theta即是以(x,y)\left(x,y\right)(x,y)为中心的与(x,y)\left(x,y\right)(x,y)处梯度相位角正交所获得的角度。这种方法虽然简单，但是这种方向估计.

1、概述指纹特征提取是指纹自动识别的关键。以往关于卷纹/拍纹指纹的研究由于脊纹图案的噪声和复杂的背景噪声而导致潜纹指纹的研究失败。FingerNet提出了一种结合领域知识和深度学习表示能力设计深度卷积网络的新方法。在方向估计、分割、增强和细节提取等方面，将几种典型的卷/拍指纹传统处理方法转化为卷积方式，整合为一个统一的平面网络。其基本思想是建立一个特定的指纹网络，将传统手工方法(领域知识)的精..