【摘 要】
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智能手机进入全面屏时代,传统指纹识别因需要设置指纹采集窗而影响屏占比,屏下指纹识别技术应运而生。相较传统电容式指纹识别,受限于成像原理,OLED屏下指纹识别系统存在指纹图像质量低,包含屏幕残留噪声且有效识别面积小、纹线清晰度和对比度低的问题,在识别精度上难以满足实际的应用需求。目前,主流的屏下指纹识别算法大多基于传统手工特征,因其不能提取到表征性足够强的特征导致识别性能无法突破瓶颈,深度学习是解决
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智能手机进入全面屏时代,传统指纹识别因需要设置指纹采集窗而影响屏占比,屏下指纹识别技术应运而生。相较传统电容式指纹识别,受限于成像原理,OLED屏下指纹识别系统存在指纹图像质量低,包含屏幕残留噪声且有效识别面积小、纹线清晰度和对比度低的问题,在识别精度上难以满足实际的应用需求。目前,主流的屏下指纹识别算法大多基于传统手工特征,因其不能提取到表征性足够强的特征导致识别性能无法突破瓶颈,深度学习是解决屏下指纹识别问题的有效方法。本文研究了屏下指纹的预处理和匹配识别技术,提出了一种基于轻量级残差网络的全局和局部特征融合的特征提取算法用于屏下指纹的匹配。主要工作包括:（1）在预处理工作中,针对屏下指纹图像残留屏幕噪声的问题,设计了基于去雾模型的前后景分离算法实现指纹图像的去模糊;提出指纹图像质量评估方法,实现指纹有效性判决;针对纹线清晰度和对比度低的问题,设计了深度卷积神经网络提取指纹方向场的算法,用于指纹纹线增强,提升了识别的精度。（2）提出了一种适用于屏下小面积指纹的全局和局部融合的特征提取算法,设计了轻量LGFNet特征提取网络。全局特征提取阶段使用Ge M池化和白化增强全局特征描述符的表征性;局部特征提取阶段使用注意力机制结合指纹方向场信息构造局部特征描述符,并添加自编码器增强描述符的鉴别性。针对基于局部描述符而出现的误匹配现象,设计了空间几何一致性验证算法,提高了匹配点对的可靠性。（3）使用大规模屏下指纹数据集的检索结果评估本算法的性能,通过消融实验验证了本算法模型各模块的有效性,并将本算法与当前主流的传统指纹识别算法进行对比,通过比较匹配时延和模型的空间占用,验证了本算法的实用性,在多场景屏下指纹数据集上验证了本算法的泛化性。经实验验证,使用所提出的LGFNet网络提取特征进行匹配识别,常规环境下的OLED屏下指纹图像的检索平均精度（m AP）达到79.5%,而传统手工特征算法为74.5%,单张指纹的检索时间为76ms,模型大小为15M,符合移动设备要求。在多场景泛化性测试中,本算法在常规环境下的屏下指纹图像的拒识率仅为6.3%,误识率为1.3（?）,在干手指和低温等环境下的识别效果优于当前传统手工特征算法。
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