1.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽

2.算法運(yùn)行軟件版本

matlab2022a

3.算法理論概述

       指紋識(shí)別技術(shù)是一種生物特征識(shí)別技術(shù)，它通過(guò)分析人類(lèi)手指末端皮膚表面的紋路特征來(lái)進(jìn)行身份認(rèn)證。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，特別適用于處理大規(guī)模高維數(shù)據(jù)，并在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了顯著成果。

3.1 指紋圖像預(yù)處理與特征提取

       首先，指紋圖像需要經(jīng)過(guò)一系列預(yù)處理步驟，包括灰度化、二值化、細(xì)化、去噪聲等，以得到清晰的指紋脊線圖。然后，傳統(tǒng)方法中通常使用 minutiae 特征（如端點(diǎn)、分叉點(diǎn)）作為關(guān)鍵特征進(jìn)行提取。而在深度學(xué)習(xí)框架下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠直接從原始或預(yù)處理后的指紋圖像中自動(dòng)生成高級(jí)抽象特征：

3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

        一個(gè)典型的用于指紋識(shí)別的深度學(xué)習(xí)模型可能包含多個(gè)卷積層（Convolutional Layer）、池化層（Pooling Layer）、歸一化層（Normalization Layer）以及全連接層（Fully Connected Layer）。卷積層通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行濾波操作來(lái)提取局部特征：

3.3 特征編碼與匹配

        深度學(xué)習(xí)指紋識(shí)別的核心在于利用網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行身份比對(duì)。網(wǎng)絡(luò)的最后幾層通常會(huì)形成一個(gè)緊湊且可比對(duì)的特征向量。對(duì)于兩個(gè)指紋圖像，其對(duì)應(yīng)的特征向量可以計(jì)算相似度得分，如余弦相似度：

3.4 損失函數(shù)與訓(xùn)練

         為了訓(xùn)練這樣的網(wǎng)絡(luò)，通常會(huì)選擇一種適合監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)的損失函數(shù)，例如 triplet loss 或者交叉熵?fù)p失。對(duì)于一對(duì)正樣本（同一人的不同指紋）和負(fù)樣本（不同人的指紋），triplet loss 可以表述為：

        通過(guò)梯度下降或其他優(yōu)化算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θ ，使得相同個(gè)體的指紋特征盡可能接近，而不同個(gè)體的指紋特征盡可能遠(yuǎn)離。

4.部分核心程序

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')
load gnet.mat% 載入預(yù)訓(xùn)練的GoogLeNet模型
 
for ij = 1:15
Dataset=[];
% 創(chuàng)建圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)象，包括圖像文件夾，標(biāo)簽等信息
Dataset         = imageDatastore(['dataset\man',num2str(ij),'\'], 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
Dataset.ReadFcn = @(loc)imresize(imread(loc),[224,224]);% 設(shè)置 im 的讀取函數(shù)，將讀取的圖像進(jìn)行縮放，大小為 [224,224]
  
% 對(duì)測(cè)試集進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Dataset);
% 計(jì)算分類(lèi)準(zhǔn)確率
accuracy = mean(Predicted_Label == Dataset.Labels);
accuracy
figure
 
for i = 1:8
    subplot(2,4,i)
    I = readimage(Dataset, i);% 從測(cè)試數(shù)據(jù)集中讀取圖像
    imshow(I)% 預(yù)測(cè)的標(biāo)簽
    label = Predicted_Label(i);
 
    title(['人員信息:',label]);
end
 
 
end