基于指纹设备和人工智能的图像技术侦查研究

针对传统数字图像去噪算法对原始图像的细节特征提取效果不佳的问题，提出了一种基于对偶生成对抗网络的指纹识别模型，采用Wassertein距离避免网络梯度消失现象。结果显示，采用的算法无论是对自然图像还是指纹图像数据集均具备更优的识别性能。在自然图像Daxing数据集上，所提算法获得了最高的识别准确率和最低的损失函数值，大小分别为96.8%和0.48%;在指纹图像FVC数据集上，所提算法的识别准确率比对比算法分别提升了3.5%和10.1%。因此，该算法在提升图像侦查的能力上具有一定应用价值。