[发明专利]基于多通道卷积神经网络的掌静脉识别方法有效
申请号: | 202110553089.4 | 申请日: | 2021-05-20 |
公开(公告)号: | CN113269080B | 公开(公告)日: | 2022-07-12 |
发明(设计)人: | 穆恒宇;刘星利;成洋;郭剑;王书轩;韩崇;王娟 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06V40/10 | 分类号: | G06V40/10;G06V10/50;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人: | 王素琴 |
地址: | 210023 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 基于多通道卷积神经网络的掌静脉识别方法,输入手掌静脉图像,并备份原图像,保存为A图像库;ROI区域定位;直方均衡化处理;使用多通道ResNet152网络融合识别。本发明能够减小图像噪音对网络识别的影响,使用直方均衡化能解决图像在定位后灰度分布过于集中、静脉特征不明显等缺点,有效提取出不明显的细小静脉信息,从而增强静脉特征,使用了多通道ResNet152神经网络,融合了整体和局部特征进行识别。原始图像所在通道不进行预处理,更大程度上保留图像的特征信息,实现对特征图像的宏观特征识别;另一个通道采用ROI定位和直方均衡化的结合处理,更注重对特征图像的细微特征识别,有利于提取局部静脉特征。通过使用上述网络结构,可提高掌静脉识别的准确率。 | ||
搜索关键词: | 基于 通道 卷积 神经网络 静脉 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学,未经南京邮电大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/202110553089.4/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:滤光器阵列
- 下一篇:一种绿色节能防火建筑钢结构