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| 针对传统指纹识别系统在面对大数据指纹图像时具有识别效率不高、需要手动设计提取的特征的缺点,提出了一种基于ARM和深度学习的大数据指纹识别系统.首先,描述了指纹识别系统的原理图.然后,设计了系统硬件框图,采用S3C2410C作为微处理器,采用FPS200指纹图像作为传感器,并设计了两者之间的接口电路;最后,重点设计了指纹识别的软件过程,建立一个可以进行指纹自动识别的通用多层深层神经网络.通过设计系统软硬件并进行测试,结果表明文中设计的指纹识别系统具有很高的指纹识别准确度,能有效处理大数据指纹图像的识别,且与其他基于人工提取特征的方法相比,具有更高的识别正确率和识别效率. |
| 关键词: 指纹 识别率 匹配 深度学习 大数据 |
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| 分类号:TP391.4 |
| 基金项目:河南省科技厅发展计划资助项目(142102110088; 182102210100) |
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