De flesta metoder för upptäckt av enstaka punkter är vanligtvis beroende av fingeravtryckens orienteringsfält, vilket inte kan leda till tillförlitlig och korrekt upptäckt av fingeravtryck av dålig kvalitet. I denna studie föreslås en ny metod för att upptäcka enskilda fingeravtryckspoäng baserat på Faster-RCNN (Faster Region-baserad Convolutional Network-metod) som är en tvåstegsprocess, och en orienteringsbegränsning läggs till i Faster-RCNN för att få orienteringsinformation om enskilda punkter. Dessutom har vi konstruerat ett konvolutionellt neuralt nätverk (ConvNet) för att upptäcka enstaka punkter enligt egenskaperna hos fingeravtrycksbilder och de befintliga verken. I synnerhet skulle den föreslagna metoden kunna extrahera enstaka punkter direkt från obehandlade fingeravtrycksbilder utan traditionell förbehandling. Experimentella resultat visar hur effektiv den föreslagna metoden är. I jämförelse med andra detektionsalgoritmer uppnår vår metod 96,03% detektionshastighet för kärnpunkter och 98,33% detektionshastighet för deltapunkter på FVC2002 DB1-dataset medan 90,75% för kärnpunkter och 94,87% för NIST SD4-dataset, som överträffar andra algoritmer.
En unik punktdetekteringsmetod baserad på Faster-RCNN har föreslagits i REF.
A Method for Singular Points Detection Based on Faster-RCNN
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}