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Left or Right Hand Classification from Fingerprint Images Using a Deep Neural Network

Computers, Materials & Continua 2020年第4期63卷 17-30页

作者： Junseob Kim beanbonyka rim Nak-Jun Sung Min Hong Department of Computer Science Soonchunhyang University31538AsanKorea Department of Computer Software Engineering Soonchunhyang University31538AsanKorea

Fingerprint security technology has attracted a great deal of attention in recent years because of its unique biometric information that does not change over an individual’s lifetime and is a highly reliable and secure way to identify a certain ***(Automated Fingerprint Identification System)is a system used by Korean police for identifying a specific person by *** AFIS system,however,only selects a list of possible candidates through fingerprints,the exact individual must be found by fingerprint *** this paper,we designed a deep learning system using deep convolution network to categorize fingerprints as coming from either the left or right *** this paper,we applied the Classic CNN(Convolutional Neural Network),AlexNet,Resnet50(Residual Network),VGG-16,and YOLO(You Only Look Once)networks to this problem,these are deep learning architectures that have been widely used in image analysis *** used total 9,080 fingerprint images for training and 1,000 fingerprint to test the performance of the proposed *** a result of our tests,we found the ResNet50 network performed the best at determining if an input fingerprint image came from the left or right hand with an accuracy of 96.80%.

关键词： Deep Learning convolution neural network fingerprint classification

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