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本发明公开了一种基于三维卷积神经网络的OCT指纹识别方法，包括获取参考指纹和待检测指纹的OCT三维指纹数据，且参考指纹和待检测指纹的OCT三维指纹数据分别包含个汗腺和个汗腺；本基于三维卷积神经网络的OCT指纹识别方法通过以汗腺为中心的三维数据作为识别模型的输入，相较于传统二维表皮汗孔识别方法，不仅包含平面维度的特征信息，更增加了深度维度信息，完整呈现了汗腺的螺旋结构等立体形态特征，这些多维度的三维数据能够提供更细致、更独特的生物特征标识，有效提升了指纹识别的区分度和准确性；同时本方法基于以汗腺为中心的三维数据进行识别，能够在恶劣条件下保持稳定的识别性能，进而显著提升指纹防伪能力，有效抵御假指纹攻击。

本发明一种基于三维卷积神经网络的图像特征提取与训练方法，包括如下步骤：步骤1，将进行特征提交的输入图像进行尺寸的归一化处理；步骤2，构建包括卷积层、激活层、池化层、全连接层和输出层的三维卷积神经网络；步骤3，对构建的三维卷积神经网络进行训练后得到优化的三维卷积神经网络，进行对输入图像进行特征提取，完成输入图像的分类识别。以三维卷积神经网络进行三维图像的特征提取和识别，三维卷积神经网络直接在三维的图像上进行卷积，提取图像的三维空间特征，更能有效表达三维图像的特征模式，从而达到对图像分类识别的目的。