指纹具有纹理及方向上的先验，作者通过gabor滤波器组提取指纹的方向信息，并融入模型。

这篇文献还有其他亮点：

Finger 特征点坐标的表示方式

图像经过目前设计神经网络一般都是图像的分别率下降，而通道增加，finger net输入分辨率512*512，最后变为64*64，这时一种方法是将图像上采样到512*512，然后再回归坐标，而作者的做法是在回归目标上做到原始分辨率级别的坐标回归：

用三个图来表示最终的预测坐标：

1. 细节点分数图

尺寸为64×64×1，表示在像素点(x,y)处有细节点特征的可能性，每个像素点表示原始图8×8领域，每个像素点的值范围为[0 1]；

2. X坐标概率图、Y坐标概率图

X坐标概率图和Y坐标概率图的大小均为64×64×8，细节点分数图定位有可能存在特征点的大致范围（8*8），然后X坐标概率图定位这个范围内的x坐标偏移量，Y坐标概率图定位这个范围内的y坐标偏移量。

xtrue​= xt *8+argmax(X坐标概率图​)(xt,yt)

ytrue​= yt *8+argmax(Y坐标概率图​)( xt,yt) 

     xt,yt为细节点分数图大于阈值t的坐标点，argmax(X坐标概率图​)(xt,yt)表示坐标概率图在当前坐标的通道最大值。

Finger 数值回归的处理方式

       提取的特征点除了需要坐标外还需要方向，作者将方向转换到[0，180]，并间隔1离散化，用一个图来表示一个离散值，故最终采用64*64*180来表达特征点的方向。

Finger 监督值label生成方式

label	生成方式	强/弱（准确/不太准确）
指纹特征点（细节点）	手动标记的minutiae lis转换而来的mnt文件。	强	坐标x 坐标y 方向o label_mnt_w, label_mnt_h, label_mnt_o, label_mnt_s
指纹方向场	通过指纹采集仪类似设备采集手指质量好的指纹，然后计算其方向场，然后根据指纹的细节来与相同手指的隐指纹匹配，从而得到隐指纹的方向场。	弱	label_ori
指纹方向场	手动标注的指纹特征点的方向数据	强	label_ori_o
分割掩码	计算特征点凸壳，对凸壳进行扩张平滑。	弱	label_seg

Finger 损失函数

 

 交叉熵损失函数

 

 ROI是感兴趣区域，由掩码确定，这个框架的掩码就是

 

 

 将方向场的连续性领域先验知识融入到loss中

 方向场的连续性是领域的先验知识。作者将其用来约束深度学习推导出来的方向图：

是指纹脊方向的概率，作者将角度离散到[0,180]，分别是当前方向0，1，…180的概率。为平均脊方向向量。

J3计算3*3领域平均