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[发明专利]基于无监督域适应的指静脉识别方法、装置及存储介质-CN202210414482.X在审
发明人：曾军英;陈宇聪;秦传波;林惜华;王迎波;朱京明;田慧明;顾亚谨 -专利权人：五邑大学
申请日： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于无监督域适应的指静脉识别方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：采集指静脉图像；对所述指静脉图像进行预处理得到感兴趣区域ROI图像；根据预设的指静脉数据集和预设的无监督域适应特征提取网络对所述ROI图像进行特征提取处理，得到指静脉特征；根据预设的指静脉数据库和预设的分类网络对所述指静脉特征进行匹配处理，得到指静脉识别结果。根据本发明实施例的方案，解决了单一数据集训练的指静脉识别系统中存在泛化能力较差的现象，并且本发明实现了指静脉无监督学习，无需制作受采集者的指静脉标签即可完成特征提取。
基于监督适应静脉识别方法装置存储介质

[发明专利]指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置-CN202210438061.0在审
发明人：曾军英;陈宇聪;秦传波;林惜华;王迎波;朱京明;田慧明;顾亚谨 -专利权人：五邑大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置，应用于图像处理领域，指静脉识别训练方法包括：获取多个指静脉图像训练集；获取轻量级多源域适应网络；将源域指静脉图像训练集输入源域分支进行预训练；将目标域指静脉图像训练集输入目标域分支进行预训练；将目标域指静脉图像训练集输入主干分支进行训练，并在主干分支训练过程中通过分支中间层特征迁移模块在主干分支进行特征迁移，得到迁移训练模型；通过域迁移损失转换器计算迁移训练模型完成训练时对应的域迁移损失；根据域迁移损失对主干分支进行优化，并将优化后的主干分支作为指静脉识别模型。该指静脉识别训练方法进一步改善了指静脉识别模型的识别能力和识别效率。
静脉识别训练方法测试相关装置