基于深度学习的人员指纹身份识别算法matlab仿真

简介: 这是一个关于使用深度学习进行指纹识别的算法概述。在matlab2022a环境下,通过预处理指纹图像(灰度化、二值化等)并利用卷积神经网络(CNN)提取特征。CNN架构包含卷积、池化、归一化和全连接层。特征向量通过余弦相似度计算匹配,训练时采用triplet loss优化。部分核心代码展示了加载预训练模型进行测试集分类预测并计算准确率的过程。

1.算法运行效果图预览

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
指纹识别技术是一种生物特征识别技术,它通过分析人类手指末端皮肤表面的纹路特征来进行身份认证。深度学习是机器学习的一个分支,特别适用于处理大规模高维数据,并在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。

3.1 指纹图像预处理与特征提取
首先,指纹图像需要经过一系列预处理步骤,包括灰度化、二值化、细化、去噪声等,以得到清晰的指纹脊线图。然后,传统方法中通常使用 minutiae 特征(如端点、分叉点)作为关键特征进行提取。而在深度学习框架下,神经网络能够直接从原始或预处理后的指纹图像中自动生成高级抽象特征:

image.png

3.2 卷积神经网络架构
一个典型的用于指纹识别的深度学习模型可能包含多个卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)、归一化层(Normalization Layer)以及全连接层(Fully Connected Layer)。卷积层通过对图像进行滤波操作来提取局部特征:

image.png

3.3 特征编码与匹配
深度学习指纹识别的核心在于利用网络自动学习到的特征进行身份比对。网络的最后几层通常会形成一个紧凑且可比对的特征向量。对于两个指纹图像,其对应的特征向量可以计算相似度得分,如余弦相似度:

image.png

3.4 损失函数与训练
为了训练这样的网络,通常会选择一种适合监督学习任务的损失函数,例如 triplet loss 或者交叉熵损失。对于一对正样本(同一人的不同指纹)和负样本(不同人的指纹),triplet loss 可以表述为:

image.png

    通过梯度下降或其他优化算法调整网络参数θ ,使得相同个体的指纹特征尽可能接近,而不同个体的指纹特征尽可能远离。

4.部分核心程序

clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')
load gnet.mat% 载入预训练的GoogLeNet模型

for ij = 1:15
Dataset=[];
% 创建图像数据存储对象,包括图像文件夹,标签等信息
Dataset         = imageDatastore(['dataset\man',num2str(ij),'\'], 'IncludeSubfolders', true, 'LabelSource', 'foldernames');
Dataset.ReadFcn = @(loc)imresize(imread(loc),[224,224]);% 设置 im 的读取函数,将读取的图像进行缩放,大小为 [224,224]

% 对测试集进行分类预测
[Predicted_Label, Probability] = classify(net, Dataset);
% 计算分类准确率
accuracy = mean(Predicted_Label == Dataset.Labels);
accuracy
figure

for i = 1:8
    subplot(2,4,i)
    I = readimage(Dataset, i);% 从测试数据集中读取图像
    imshow(I)% 预测的标签
    label = Predicted_Label(i);

    title(['人员信息:',label]);
end


end
相关文章
|
14天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。
|
15天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
13天前
|
算法
基于HASM模型的高精度建模matlab仿真
本课题使用HASM进行高精度建模,介绍HASM模型及其简化实现方法。HASM模型基于层次化与自适应统计思想,通过多层结构捕捉不同尺度特征,自适应调整参数,适用于大规模、高维度数据的分析与预测。MATLAB2022A版本运行测试,展示运行结果。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
垃圾识别分类系统。本系统采用Python作为主要编程语言,通过收集了5种常见的垃圾数据集('塑料', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过对图像数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。然后使用Django搭建Web网页端可视化操作界面,实现用户在网页端上传一张垃圾图片识别其名称。
39 0
基于Python深度学习的【垃圾识别系统】实现~TensorFlow+人工智能+算法网络
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
31 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。
48 0
基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
14天前
|
运维 算法
基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测matlab仿真
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 芯片
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真
基于GSP工具箱的NILM算法Matlab仿真,利用图信号处理技术解析家庭或建筑内各电器的独立功耗。GSPBox通过图的节点、边和权重矩阵表示电气系统,实现对未知数据的有效分类。系统使用MATLAB2022a版本,通过滤波或分解技术从全局能耗信号中提取子设备的功耗信息。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
34 3
|
29天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。