基于生成对抗网络的指纹图像超分辨重建方法

赵超越; 贾瑞生; 刘彦博

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基于生成对抗网络的指纹图像超分辨重建方法

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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。

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来源
《中国科技论文》 |2020年第11期|P.1229-1233|共5页
作者
赵超越; 贾瑞生; 刘彦博;
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作者单位

山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室山东青岛266590;

山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室山东青岛266590;

山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590山东科技大学山东省智慧矿山信息技术省级重点实验室山东青岛266590;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
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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