指纹性别的分类方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种指纹性别的分类方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：通过光学相关断层扫描的方式，获取指尖的三维图像，基于卷积神经网络，对三维图像进行特征提取，得到初始特征，并对初始特征进行展平处理，得到一维特征向量，将一维特征向量作为指纹图像特征，将指纹图像特征输入到训练好的指纹性别分类器中进行识别分类，得到指纹性别的分类结果，其中，训练好的指纹性别分类器为卷积神经网络模型，卷积神经网络模型包含性别预测分支和置信度评估分支。采用本发明专利技术可提高性别分类的精准程度。准程度。准程度。

【技术实现步骤摘要】
指纹性别的分类方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及生物识别
，尤其涉及一种指纹性别的分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]指纹是具有唯一性、终生不变性、易于采取和读取等优点的生理特征，被广泛运用于各种自动指纹识别系统中。随着生物特征识别技术的快速发展，指纹识别成为最成熟的生物识别技术之一，广泛地应用在各种场所，并且在世界各地的法庭上也被视为合法的证据证明。基于指纹的性别分类作为一种特殊类型的指纹识别可以获得指纹的各种理想特性，并且具有很多有用的场景。例如，在一些场所中，通过现场留下的潜在指纹进行性别分类，从而为调查人员缩小范围，提高效率。另外性别信息化对于为发现未知人员能够提供重要线索。
[0003]现有的指纹性别分类，主要通过二维图像进行神经网络识别的方式，专利技术人在实现本专利技术的过程中，发现现有问题至少存在如下问题：现有方式进行识别的过程中，涉及特征较浅，对于指纹性别的识别分类准确率较低。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种指纹性别的分类方法、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种指纹性别的分类方法，其特征在于，包括：通过光学相关断层扫描的方式，获取指尖的三维图像；基于卷积神经网络，对所述三维图像进行特征提取，得到初始特征，并对所述初始特征进行展平处理，得到一维特征向量，将所述一维特征向量作为指纹图像特征；将所述指纹图像特征输入到训练好的指纹性别分类器中进行识别分类，得到指纹性别的分类结果，其中，所述训练好的指纹性别分类器为卷积神经网络模型，所述卷积神经网络模型包含性别预测分支和置信度评估分支。2.如权利要求1所述的指纹性别的分类方法，其特征在于，所述基于卷积神经网络，对所述三维图像进行特征提取，得到初始特征包括：通过预设卷积神经网络的多层卷积层、激活层、池化层进行特征提取，得到所述三维图像的多通道特征图，将所述作为所述初始特征；或者，将所述三维图像转化为N个二维图像，对所述二维图像进行特征提取，得到二维图像特征，并对所述二维图像特征进行融合，得到所述初始特征。3.如权利要求1所述的指纹性别的分类方法，其特征在于，所述将所述指纹图像特征输入到训练好的指纹性别分类器中进行识别分类，得到指纹性别的分类结果，包括：将所述指纹图像特征输入到所述指纹性别分类器后，通过卷积神经网络进行特征提取，得到目标特征；采用所述性别预测分支对所述目标特征进行预测，得到目标预测性别分布，并采用所述置信度评估分支，对所述目标预测性别进行置信估计，得到置信估计值；根据所述预测性别分布、所述置信估计值以及预设阈值，确定指纹性别的分类结果。4.如权利要求1至3任一项所述的指纹性别的分类方法，其特征在于，在所述将所述指纹图像特征输入到训练好的指纹性别分类器中进行识别分类，得到指纹性别的分类结果之前，所述指纹性别的分类方法还包括：对指纹图像样本进行特征提取，得到样本特征；将所述样本特征输入到初始指纹性别分类器，通过所述初始指纹性别分类器提取第一特征；将所述第一特征前向传播到所述性别预测分支和所述置信度评估分支；根据所述第一特征对所述分别为性别预测分支和所述置信度评估分支进行训练，得到所述训练好的指纹性别分类器。5.如权利要求4所述的指纹性别的分类方法，其特征在于，所述根据所述第一特征对所述分别为性别预测分支和所述置信度评估分支进行训练，得到所述训练好的指纹性别分类器，包括：采用所述性别预测分支对所述第一特征进行预测，得到第一预测性别分布p，并采用所述置信度评估分支，对所述第一预测性别分布...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘凤，肖延峰，孔哲，文嘉俊，王磊，沈琳琳，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：