[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

专利信息
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
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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】:
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