一种针对指纹图像的多表型特征提取分析的方法及其系统

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摘要

本申请提出了一种针对指纹图像的多表型特征提取分析的方法及系统，该方法具体包括：1.确认指纹类型；2.奇异点检测；3.指纹定量表型量化三个步骤，与现有技术相比，本申请利用ResNet18的指纹模式分类模块，在一个私有数据集上达到了97.18％的准确率。该方法通过深度学习驱动的关键点检测和基于DFS的连通组件分析，达到了98.63％的奇异点检测准确率和12.88％的脊线计数误差率，超越了现有方法。该方法及系统通过从单一滚动指纹图像中高效提取至少12种类别和定量表型，改变了指纹分析的方式。它不仅简化了指纹表型研究中关键科学数据集的构建，还在法医鉴定、遗传疾病早期检测及其他多个领域展示了巨大的应用潜力。

附图

附图 1