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申请/专利权人：广州广电运通金融电子股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的指纹纹理提取方法、系统、装置及存储介质，其中指纹纹理提取方法具体包括步骤S1：获取指纹图像，并对指纹图像进行预处理使指纹图像尺寸达到指纹纹理提取模型的输入要求；步骤S2：将预处理后对指纹图像输入至指纹纹理提取模型中以输出纹理图；步骤S3：将输出后的纹理图进行裁剪处理以获得与原指纹图像尺寸相符的纹理图。通过本方法可很好的提取出各种情况下的指纹纹理，可大幅度提升指纹识别的准确率。
主权项：1.一种基于深度学习的指纹纹理提取方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取指纹图像，并对指纹图像进行预处理使指纹图像尺寸达到指纹纹理提取模型的输入要求；步骤S2：将预处理后对指纹图像输入至指纹纹理提取模型中以输出纹理图；其中，所述指纹纹理提取模型采用编码器-解码器结构的分割网络模型，编码器部分和解码器部分之间设有特征融合层，用于将编码器和解码器的特征进行特征融合；其中，所述编码器包括：多个下采样层，用于对图像下采样处理；多个NB1D层，NB1D层是在Non-bottleneck-1D的基础上加了BatchNorm和dropout层，NB1D层采用两组3*1、1*3的一维卷积，并在每完成一组3*1、1*3的一维卷积后经BatchNorm层进行BN归一化处理，用于将每层神经网络任意神经元的输出值的分布回归到均值为0方差为1的标准正态分布，再经过使用丢弃法的dropout层以减少过拟合，实现对下采样处理后的图像进行卷积处理以提取图像特征；NB1D-Dx层，是基于NB1D层的空洞卷积模块，即是在NB1D的最后两层卷积上使用空洞卷积，其中Dx中的x代表扩张系数；步骤S3：将输出后的纹理图进行裁剪处理以获得与原指纹图像尺寸相符的纹理图。
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