[发明专利]一种基于统计编码的掌静脉图像快速检索方法

摘要

本发明公开了一种基于统计编码的掌静脉图像快速检索方法，通过对掌静脉图像进行静脉交叉点区域进行截取，获得小部件图像，再利用卷积神经网络对小部件图像进行特征向量提取；对获得的特征向量进行编码，并对掌静脉图像数据库中的所有编码建立倒排索引；根据待检索掌静脉图像转换成的一串编码从倒排索引中获得候选掌静脉图像集合。

主权项

1.一种基于统计编码的掌静脉图像快速检索方法，其特征在于：所述的方法包括以下步骤：步骤S1、对掌静脉图像按一定的像素大小进行掌静脉交叉点区域截取，所截取的掌静脉交叉点区域图像统称为小部件图像；步骤S2、利用卷积神经网络对小部件图像进行特征向量提取；步骤S3、对获得的特征向量进行编码，具体包括：(1)对每一个具有一定维度的特征向量，利用特征向量的前16维特征计算2‑范数(2)以步长为4维的方式，再取5至20维的特征计算2‑范数以此类推；(3)再根据所有相同位置的2‑范数进行排序，用其4分位值进行最为基准的划分、编码；(4)最后，每一个特征向量则对应一个12位的由“1”、“2”、“3”、“4”四个数字组成的特征向量编码；步骤S4、对掌静脉图像数据库中的所有编码建立倒排索引，根据掌静脉图像与多个编码之间的对应关系，利用全文检索引擎对掌静脉图像标示以及相应多个编码训练出倒排索引，以供后续的快速检索；步骤S5、根据待检索掌静脉图像转换成的一串编码从倒排索引中获得候选掌静脉图像集合。