An Efficient Slap Fingerprint Segmentation Algorithm Based on Convnets and Knuckle Line

机译：基于卷积和指关节线的高效巴掌指纹分割算法

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We propose a novel and efficient technique to extract individual fingerprints from a slap-image and identify them into their corresponding indices i.e. index, middle, ring or little finger of left/right hand. We pose the orientation of the hand to a classification problem, and present an approach based on Convolutional Neural Networks (Con-vNets) to address the angle of the hand. Geometrical and spatial properties of hand are applied to split a single finger and detect the knuckle line. The proposed algorithm solves the challenges of segmentation like the large rotational angles of the hand and non-elliptical shape of components. Extensive experimental evaluations demonstrate the success of this approach.

机译：我们提出了一种新颖有效的技术，可以从拍打图像中提取单个指纹并将其识别为相应的索引，即左/右手的食指，中指，无名指或小指。我们将手的方向摆到分类问题上，并提出一种基于卷积神经网络（Con-vNets）的方法来解决手的角度。应用手的几何和空间特性来分割单个手指并检测指关节线。所提出的算法解决了分割的挑战，如手的大旋转角度和组件的非椭圆形。大量的实验评估证明了这种方法的成功。

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来源
《Chinese Conference on biometric recognition》|2017年|231-239|共9页
会议地点
作者
Siqi Tang; Jin Qin; Yan Liu; Congying Han; Tiande Guo;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Slap fingerprint; Segmentation; Convolutional Neural Networks; Knuckle line;

机译：拍打指纹分割;卷积神经网络指节线;

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