10.3969/j.issn.2095-2783.2020.11.003
基于生成对抗网络的指纹图像超分辨重建方法
为了提升指纹图像的分辨率,提出一种基于生成对抗网络(generation adversarial network,GAN)的指纹图像超分辨率重建方法.首先,采用高-低分辨率图像特征对训练生成神经网络,实现从低分辨率图像到高分辨率图像的映射学习;其次,为了解决指纹图像分辨率低、细节提取不足的问题,设计了多尺度递归网络作为生成网络,通过不同尺度的卷积层来进行特征提取,使生成的指纹图像更为清晰;最终,设计了一个新的损失函数,不断优化网络,指导生成高质量的指纹图像.实验结果表明,与对比方法相比,该方法在各指标上均有显著提升,并取得了较好的重建效果.
图像处理、深度学习、指纹图像、生成对抗网络、多尺度递归网络、超分辨率重建
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
山东省自然科学基金资助项目;山东省重点研发计划项目
2020-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
1229-1233
