[发明专利]双模态生物特征识别网络模型训练方法在审
| 申请号： | 202310371544.8 | 申请日： | 2023-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN116385832A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 王波;国英龙;杨巨成;王伟;路开奎;贾智洋;魏峰;徐振宇;王嫄;赵青;陈亚瑞 | 申请（专利权）人： | 思腾合力（天津）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/82;G06V10/77;G06V10/80;G06N20/20 |
| 代理公司： | 天津合正知识产权代理有限公司 12229 | 代理人： | 吕琦 |
| 地址： | 301799 天津市滨海新*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种双模态生物特征识别网络模型训练方法，包括：获取人脸、指静脉数据集，根据指静脉图像的类别数，随机从人脸数据集中选择相同的类别数用作训练集和验证集；将所述训练集中的人脸数据和指静脉图像输入到浅层特征提取神经网络，得到浅层融合生物特征；将浅层融合生物特征输入到初始化参数的教师残差神经网络模型中进行训练；将浅层融合生物特征输入到初始学生残差神经网络模型中，学生网络模型中最后一个卷积层与教师网络模型最后一个卷积层连接；将验证集分别输入学生网络模型和教师模型，分别获取每个模型输出的特征图，并将两个特征图输入到判别器中，根据判别器的识别结果对初步训练完成的学生残差神经网络模型进行优化。 | ||
| 搜索关键词： | 双模 生物 特征 识别 网络 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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