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1. 基于深度学习的小面积指纹匹配方法

张永良, 周冰, 詹小四, 裘晓光, 卢天培

计算机应用 2017, 37 (11): 3212-3218. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.11.3212

摘要（1147）

PDF （1270KB）（883）

针对传统的基于细节特征点的指纹匹配方法多适用于采集面积较大的指纹，在面向智能手机端的小采集面积指纹时准确率明显下降的问题，提出一种基于深度学习的小面积指纹匹配方法。首先，提取指纹图像的细节特征点信息；其次，搜索和标定感兴趣纹理区域（ROI）；然后，构建并改进基于残差结构的轻量级深度神经网络，通过采用二值化特征模式优化网络和Triplet Loss方式训练模型；最后，制定一种智能手机端注册-匹配策略实现小面积指纹匹配。实验结果表明，提出方法在公开库FVCDB1与自建数据库上的等错率（EER）分别仅为0.50%与0.58%，远低于传统的基于细节特征点的指纹匹配方法，能够有效提升小面积指纹匹配的性能，更好地满足智能手机端的应用需求。

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2. 基于图论和均匀性测度的彩色图像分割算法

黄珊珊张永良肖刚肖健伟张申旭

计算机应用 2012, 32 (06): 1529-1531. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01529

摘要（1025）

PDF （706KB）（604）

Graph-Based方法是基于图论的彩色图像分割算法中比较新颖的一种方法，且分割速度非常快。针对该算法对边缘和纹理处理效果不佳，且分割效果易受阈值影响的局限，改变了其颜色空间，结合拉普拉斯算子将带权图的边分为边缘边和非边缘边，优先处理非边缘边；再引入均匀性测度求取分割效果最佳的阈值。实验结果表明，相对于Graph-Based方法，改进的算法分割效果具有较好的准确性和适应性，更接近于人眼的感觉。

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3. 基于滚动指纹数字签名的电子商务安全认证

刘超凡张永良肖刚

计算机应用 2012, 32 (02): 475-479.

摘要（1207）

PDF （863KB）（688）

电子商务的交易环境安全与否决定了其总体发展程度，而今传统意义上的安全认证方式已经无法完全保证交易的可靠性。因此提出一种以滚动指纹作为认证介质，并进行指纹数字签名的电子商务安全认证方法：将连续滚动指纹帧通过滚动指纹序列无缝拼接算法得到完整的指纹图像，继而提取得到指纹特征作为数字签名的密钥，进行信息传输并验证信息内容的正确性和发送者身份的合法性。实验结果表明，滚动拼接算法能确保任意方向滚动的指纹图像序列都可以拼接得到高质量指纹图像，并且算法复杂度低，能保证进行实时拼接；利用滚动指纹作为认证介质很好地保证了电子商务“认证到人”的认证宗旨。

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