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公开(公告)号:CN113688775A
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN202111036782.0
申请日:2021-09-06
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种局部差值极化的指纹活性检测方法,其特征在于:首先利用LBP来提取指纹图像特征,再利用鲁棒主成分分析法将LBP特征图进行降秩操作,对低秩部分利用局部阈值极化算法进行极化分割,并对其进行特征统计,转化成特征向量并进行特征选择,最后把构造的特征作为分类器的输入,用于后续模型的训练和测试,鉴别待测指纹图像是否为伪造指纹。本发明能够有效降低噪声对特征识别的误导,使得原有的纹理特征更加清晰,且准确率得到了提升,增强了对用户的信息和财产安全的保护。
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公开(公告)号:CN113688775B
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202111036782.0
申请日:2021-09-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V40/12 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/54 , G06V10/771 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种局部差值极化的指纹活性检测方法,其特征在于:首先利用LBP来提取指纹图像特征,再利用鲁棒主成分分析法将LBP特征图进行降秩操作,对低秩部分利用局部阈值极化算法进行极化分割,并对其进行特征统计,转化成特征向量并进行特征选择,最后把构造的特征作为分类器的输入,用于后续模型的训练和测试,鉴别待测指纹图像是否为伪造指纹。本发明能够有效降低噪声对特征识别的误导,使得原有的纹理特征更加清晰,且准确率得到了提升,增强了对用户的信息和财产安全的保护。
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