[发明专利]基于自编码器的手指静脉防伪鉴别方法及系统

摘要

本发明实施例提供的基于自编码器的手指静脉防伪鉴别方法及系统，属于生物特征识别技术领域。基于自编码器的手指静脉防伪鉴别方法，首先根据采集的手指静脉图像和它对应的标签建立训练集合。其次，构建稀疏自编码器模型并利用灰度图像训练集合对其进行训练。然后，利用训练好的SAE的权值初始化神经网络，并对其进行训练。将神经网络每个隐含层的输出作为提取的特征向量。最后，将各特征向量分别输入到随机森林分类器，并将输出结果用贝叶斯模型进行决策融合，以实现对手指静脉的真伪鉴别。

主权项

一种基于自编码器的手指静脉防伪鉴别方法，其特征在于，包括：采集手指静脉图像；基于预设规则获取所述手指静脉图像的真假图像，并对所述真假图像进行标注；基于所述静脉图像构建训练集合、验证集合和测试集合，其中各个集合中真静脉图像和假静脉图像数量相同；基于所述标注后的所述真假图像进行构建和训练稀疏自编码器；获取所述稀疏自编码器的权重和偏置；基于预设softmax分类器和所述稀疏自编码器构建BP神经网络；基于所述权重初始化所述BP神经网络；基于所述标注后的所述真假图像训练所述BP神经网络；获取所述BP神经网络所输出的输出结果；将所述输出结果作为输入的所述真假图像的深度特征；将所述深度特征分别输入到对应的预设随机森林分类器中进行训练；获取所述随机森林分类器的输出结果；将所述随机森林分类器的输出结果进行最小错误率贝叶斯决策融合，获取每幅所述真假图像的概率；基于所述概率判断所述手指静脉图像的真假。