基于双分支注意力机制的指纹纹型分类

作     者：赵东越 石磊 丁锰 

作者机构：中国人民公安大学侦查学院 中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室 中国人民公安大学公共安全行为科学实验室 

出 版 物：《智能系统学报》 (CAAI Transactions on Intelligent Systems)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金(2023JKF01ZK05) 

主　　题：图像处理 指纹分类 双分支结构 注意力机制 特征融合 

摘      要：针对现有指纹分类算法中存在的低质量指纹难以识别、特征信息提取不充分以及提取过程中信息丢失的问题，提出一种基于双分支注意力机制的指纹纹型分类算法。算法通过提取方向场和进行Gabor滤波的双分支网络进行特征融合，充分利用指纹图像的纹线特征和全局特征；提出组合激活函数和综合注意力机制模块充分提取卷积分支上的空间特征和通道特征信息，减少提取过程中的信息丢失；设计分支特征融合模块对双分支输出的特征图进行加权，充分融合特征信息；最后引入改进的交叉熵损失缓解样本分布不平衡的问题。实验结果表明，所提算法在自建纹型数据集的四类指纹分类中取得了99.08%的准确率，在准确率、F1分数和AUC指标方面均优于其他网络模型，验证了本文算法在纹型分类任务上的有效性和优越性。