[发明专利]一种基于深度学习算法的多样本混合掌静脉识别方法有效
| 申请号： | 202210754389.3 | 申请日： | 2022-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN114821682B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 董延杰;曾香玉 | 申请（专利权）人： | 广州脉泽科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V40/12 | 分类号： | G06V40/12;G06V40/14;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510699 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习算法的多样本混合掌静脉识别方法及系统，方法包括以下步骤：S1、采集多波段的手掌静脉图像并进行预处理；S2、对预处理后的图像进行图像融合；S3、利用深度学习图像关键点定位方法确定融合图像中的掌静脉关键点；S4、基于掌静脉关键点截取最大化感兴趣区域；S5、利用生成网络和判别网络从最大化感兴趣区域中提取静脉特征，得到静脉图像特征；S6、计算得到每张静脉特征图像与预设模板图像的汉明距离；S7、将多波段下每张静脉特征图对应的汉明距离进行加权得到最终汉明距离，根据最终汉明距离大小判定手掌图像与模板图像是否匹配。本发明通实现了对具有区分性信息的静脉特征有效提取，同时提高了掌静脉识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 算法 多样 混合 静脉 识别 方法 | ||
【主权项】：
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