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2018年 第19卷 第9期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2018年 第19卷 第9期 doi: 10.1631/FITEE.1700420

基于深度学习紧致二进制编码的指纹索引

1. School of Computer and Control, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China
2. School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
3. Key Laboratory of Big Data Mining and Knowledge Management, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100080, China

发布日期： 2018-12-03
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摘要

随着指纹数据库迅速发展，有必要开发一种卓越的指纹索引方法满足系统高效性和准确性要求。实值特征的指纹索引已进行广泛研究，但二进制编码特征的研究相对较少，并且二进制编码特征更适合大规模指纹数据库的高效检索。首先，提出高效的有区分度的深度紧致二进制细节点圆柱体编码（deep compact binary minutia cylinder code，DCBMCC）作为指纹索引特征。具体分析了最新细节点圆柱体编码（minutia cylinder code，MCC），并发现其缺点。提出一种新颖的深度神经网络学习指纹索引特征DCBMCC，设置网络倒数第二层直接输出为二进制编码。将独立性、平衡性、量化损失最小和相似性保持等重要属性结合在学习过程中。最后，设计了基于多索引哈希（multi-index hashing，MIH）的指纹索引模式，从而在汉明空间中进行高效精确的搜索。此外，许多公开数据库上的实验表明，本文提出的方法是一个卓越的指纹索引方法，在穿透率非常低的情况下仍然具有非常小的错误率。

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