Abstract-Vi strävar efter att lära sig lokala orienteringsfält mönster i fingeravtryck och korrigera förvrängda fält mönster i bullriga fingeravtryck bilder. Detta formuleras som ett inlärningsproblem och uppnås med hjälp av två kontinuerliga begränsade Boltzmann maskiner. De inlärda orienteringsfälten används sedan tillsammans med traditionella Gabor-baserade algoritmer för att förbättra fingeravtryck. Orienteringsfält som extraheras av gradient-baserade metoder är lokala, och inte överväga angränsande orienteringar. Om en viss mängd ljud förekommer i ett fingeravtryck, då dessa metoder fungerar dåligt när förbättra bilden, påverkar fingeravtryck matchning. Detta dokument presenterar en metod för att korrigera de resulterande bullriga regioner över fläckar av fingeravtryck genom att utbilda två kontinuerliga begränsade Boltzmann maskiner. De kontinuerliga ringpärmsmekanismerna är utbildade med rena fingeravtrycksbilder och appliceras på överlappande fläckar av det ingående fingeravtrycket. Experimentella resultat visar att man framgångsrikt kan återställa fläckar av bullriga fingeravtrycksbilder.
I ett tidigare arbete REF hade vi föreslagit användning av oövervakad funktionsextraktion med kontinuerliga begränsade Boltzmann maskiner för att rekonstruera lokala, bullriga orienteringsfält.
Learning Fingerprint Orientation Fields Using Continuous Restricted Boltzmann Machines
{'venue': '2013 2nd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition', 'journal': '2013 2nd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}