摘要
本发明公开了一种基于条件扩散概率模型的指纹图像修复方法,涉及安全与身份认证技术领域,包括如下步骤:首先构建包含各种指纹特征的指纹数据集,并对指纹数据集进行扩增;其次对原始指纹图像采用阈值分割得到含有指纹信息的前景区域即待修复指纹图像;而后构建并训练无条件扩散概率模型生成指纹先验信息;最后,将待修复指纹图像的已知区域像素值和掩码信息作为条件信息输入到反向迭代去噪网络中以引导指纹图像生成;本发明可以更好地学习指纹图像丰富的语义信息,且对任意形状掩码具有较强泛化能力,使得修复后的指纹图像结构合理、纹理清晰;主客观测试评价结果和定量对比实验都证明了本发明方法的有效性。
技术关键词
指纹图像修复方法
数据分布
噪声图像
指纹特征
随机噪声
多层次特征提取
噪声数据
像素
身份认证技术
神经网络参数
神经网络模型
纹理
语义
污点
有效性
系统为您推荐了相关专利信息
时间序列预测方法
分块
多层次
滑动窗口机制
多尺度
稀疏特征
安防雷达
数据处理方法
动态权重分配
支持向量机分类算法
织物表面缺陷检测
去噪模型
特征提取网络
化纤
生成热力图
高频暂态信号
电缆故障监测方法
光谱指纹特征
监测电缆
地表反射率
仿真测试系统
仿真数据
测试终端
仿真测试方法
分析模块