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手指指纹识别开源竞赛----答辩top3

Batch大小为64,循环次数为30次,通过在线上环境完成训练,模型最优精度评分为100.00。

最后更新 2021/01/21 16:57 阅读 260

手指指纹识别开源竞赛

最后更新 2021/01/21 16:57

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一、问题分析

指纹数据集由将近5000张指纹构成基础数据,然后通过一些数据增强操作如擦除、旋转等生成了更多的指纹数据。该训练数据集一共包含16844张指纹图像。所有指纹图像的分辨率为1×96×103(灰×宽×高)。训练数据集样本仅提供两两匹配的情况,所以在训练时,那些不匹配的数据要自己生成。

本项目为图像识别类项目,不是分类项目。它们的主要区别:1.输入端:识别类是输入两张图片,分类项目是输入一张图片;2.输出端:识别类是输出0或1,表示相同或不同,分类是一般输出类别的概率分布。 

二、网络介绍 

该题是对两个指纹图片进行比对,判断是否为同一指纹。那么,我们就得先提取指纹特征,然后再进行比对,所以网络设计上主要有两块,一是特征提取网络,二是比对网络。 

特征提取网络:一般用卷积网络提取,得到一个N维的特征向量,由于该题图片不大,也比较单一,所以特征提取网络不必要过于复杂,类似VGG16或VGG19就可以了。此网络,是两张图片共用的。 

特征比对网络:一般用神经网络进行,不需要设计很多层,一般两三层就可以了,将得到的两个N维特征向量作为输入,输出结果。 

总体上,上面的两个网络都比较简单。 

三、训练方法 

1.数据处理方式:颜色翻转,除以255归一化,没有用数据增强 

 2. ReduceLROnPlateau(monitor='loss', mode='auto', factor=0.1, patience=3, verbose=1) 

 3. Optimizer:adam 

 4. EarlyStopping(monitor='loss', mode='auto', min_delta=0, patience=5, verbose=1) 

 5. 交叉验证

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