基于神经网络的指纹识别算法研究
基于神经网络的指纹识别算法研究
指纹识别技术可以说是现代科技的一个伟大成果，在生物识别领域中起到了重要的作用。而在指纹识别之中，经典的算法已经无法满足日益增长的需求，基于神经网络的指纹识别算法则是诞生于近年来的一种更新的算法方法。本文就来探讨一下基于神经网络的指纹识别算法研究。
一、指纹识别技术简介
大什么大什么成语指纹识别技术是生物识别技术的一种重要应用，它是通过分析和比较指纹的纹路、形态、数量、大小等特征，对指纹进行识别和鉴别。在实际的应用中，指纹识别可以被广泛应用于各种安全措施之中，如门禁系统、银行存取款、身份认证、电子商务等领域。
二、传统指纹识别算法的缺陷
在传统指纹识别算法中，常见的算法有：Minutia匹配算法、三角匹配算法、人工神经网络算法。其中Minutia匹配算法是目前最常用的指纹识别算法，但是其存在一些局限性，例如：受外界因素的影响大、识别率不够高等。
三、基于神经网络的指纹识别算法
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的指纹识别算法也逐渐得到了人们的广泛关注。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）是最常用的一种神经网络算法。
在CNN算法中，通过多次卷积和池化的操作，对输入的指纹数据进行特征提取和抽象，最终得到一个高层次的特征表示。在得到特征表示之后，可以采用Softmax分类器或支持向量机分类器等方法进行指纹识别。
相比于传统的指纹识别算法，基于神经网络的算法有以下优点：
1.对外界因素的干扰性小。
由于神经网络可以通过多层特征提取的方式来提高对噪声的鲁棒性，因此基于神经网络的指纹识别算法相较于传统的算法更不易受到外界干扰。
2.识别率更高。
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相比于传统指纹识别算法，基于神经网络的算法由于具有更强的特征提取和分类能力，因此识别率更高。
四、研究现状
目前，国内外已经有不少关于基于神经网络的指纹识别算法的研究。例如：在国内，浙江大学在2013年提出了一种基于生物特征的认证方法，通过采用局部图像特征和深度卷积神经网络相结合的方法，使识别率达到了98%以上。属龙的人2013年运程
在国外，美国的IBM企业和霍普金斯大学也有相应的研究成果。这些研究都表明，基于神经网络的指纹识别算法将是未来指纹识别技术的主要研究方向。
五、结论
维生素c的作用及功能总而言之，基于神经网络的指纹识别算法具有很高的研究价值和广泛的应用前景。未来，人们可以通过不断地研究和改进，使得该算法能更好地应用于实际的生产和生活之中，为我们带来更多的便捷和安全。

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