毕业设计-基于深度学习的孪生指纹识别算法-siamese

前言

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本次分享的课题是

🎯基于深度学习的孪生指纹识别算法

课题背景与意义

指纹识别作为一种生物特征识别技术，已经在安全认证、刑侦破案等领域取得了广泛应用。然而，在实际应用中，指纹图像可能存在多种因素的干扰，如姿态变化、皮肤病变、损伤或污垢等，这些因素会导致传统的指纹识别算法的准确性下降。

近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的成功，其在图像分类、目标检测和人脸识别等任务上取得了引人注目的结果。因此，基于深度学习的孪生指纹识别算法成为了一个备受关注的研究方向。

孪生指纹识别算法利用Siamese网络的架构，通过学习指纹图像的特征表示，可以有效地解决传统指纹识别算法面临的问题。该算法能够在具有变形、旋转和噪声等干扰的情况下，实现更高的识别准确性和鲁棒性。

然而，目前对于基于深度学习的孪生指纹识别算法的研究还相对较少。因此，探索和研究这一算法在指纹识别领域中的应用具有重要的理论和实践意义。通过深入研究孪生指纹识别算法，可以提高指纹识别系统的准确性和可靠性，进一步推动指纹识别技术在各个领域的应用，并为安全认证、边境控制和犯罪侦查等领域提供更好的技术支持。

因此，本选题旨在探索基于深度学习的孪生指纹识别算法，研究其在指纹图像识别中的性能和应用，为提高指纹识别技术的准确性和鲁棒性提供有力的方法和技术支持。

课题实现技术思路

一、数据集

采集指纹图像时，可以使用专业的指纹采集设备，如光学传感器或电容式传感器，以获取高质量的指纹图像。确保采集过程中考虑到常见的干扰因素，如姿态变化、压力变化和皮肤病变等。

二、siamese神经网络

Siamese网络是一种用于指纹识别的深度学习算法。它主要用于比较两个指纹图像，判断它们是否属于同一个人。

Siamese网络的基本结构是由两个共享权重的子网络组成，每个子网络都有相同的架构。每个子网络将输入的指纹图像映射到一个低维特征向量空间中。这两个子网络生成的特征向量被输入到一个距离度量层，用于计算两个指纹图像之间的相似度。

Siamese网络的训练数据通常是成对的指纹图像，每对图像都有一个标签来表示它们是否属于同一个人。训练过程中，Siamese网络通过最小化同一标签对的特征向量之间的距离，以及最大化不同标签对的特征向量之间的距离，来学习对指纹图像进行有效的特征表示。

Siamese网络的优点是能够处理具有较大变形和旋转的指纹图像，并且对于少量的训练数据也能取得良好的效果。它在指纹识别、人脸识别和签名验证等任务中都有广泛的应用。

需要注意的是，Siamese网络只是指纹识别领域的一种算法之一，还有其他许多方法和技术用于指纹识别，如基于纹线特征的方法和基于局部纹理的方法等。选择适合特定应用场景的算法需要考虑因素包括准确性、计算效率和可扩展性等。

三、相关代码

def fit(train_loader, val_loader, model, loss_fn, optimizer, scheduler, n_epochs, cuda, start_epoch=0):
    for epoch in range(0, start_epoch):
        scheduler.step()

    for epoch in range(start_epoch, n_epochs):
        scheduler.step()
        print('Epoch: {}/{}'.format(epoch + 1, n_epochs))

        # Train stage
        train_loss = train_epoch(train_loader, model, loss_fn, optimizer, cuda)

        message = '\nAverage training loss: {:.4f}. '.format(train_loss)

        val_loss = test_epoch(val_loader, model, loss_fn, cuda)
        val_loss /= len(val_loader)

        message += 'Average validating loss: {:.4f}'.format(val_loss)
        print(message)

        torch.save(model.state_dict(), "model_{}.pth".format(epoch), _use_new_zipfile_serialization=False)
        print('Saving model...')

        print('\n' + '='*80 + '\n')

def train_epoch(train_loader, model, loss_fn, optimizer, cuda):
    model.train()
    losses = []
    total_loss = 0

    for batch_idx, (data, target) in enumerate(tqdm(train_loader, desc="Training epoch", position=0, leave=False)):
        target = target if len(target) > 0 else None
        if not type(data) in (tuple, list):
            data = (data,)
        if cuda:
            data = tuple(d.cuda() for d in data)
            if target is not None:
                target = target.cuda()

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(*data)

        if type(outputs) not in (tuple, list):
            outputs = (outputs,)

        loss_inputs = outputs
        if target is not None:
            target = (target,)
            loss_inputs += target

        loss_outputs = loss_fn(*loss_inputs)
        loss = loss_outputs[0] if type(loss_outputs) in (tuple, list) else loss_outputs
        losses.append(loss.item())
        total_loss += loss.item()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        losses = []

    total_loss /= (batch_idx + 1)
    return total_loss

🚀海浪学长的作品示例:

大数据算法项目

机器视觉算法项目

 

微信小程序项目

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最后💯

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