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[发明专利]一种手指静脉三维点云获取方法、装置及一种终端-CN201310722944.5有效
发明人：张祺深;王百超;王琳 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2013-12-24 - 公布日： 2017-09-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开实施例公开了手指静脉三维点云获取方法及装置，所述方法包括获取多幅手指静脉图像，其中所述多幅手指静脉图像是手指在光源照射下沿手指长度方向移动时由摄像头连续拍摄得到的至少两幅手指静脉图像，所述光源与所述摄像头位于所述手指的同侧；从所述多幅手指静脉图像中，选取具有空间一致性的两幅图像；根据所述具有空间一致性的两幅图像，计算得到手指静脉的部分空间点坐标，以获取手指静脉的部分三维点云；从剩余手指静脉图像中继续选择图像添加到所述三维点云中，以完成手指静脉三维点云重建。本公开可以获得手指不同视角的静脉图像，基于此完成手指静脉三维点云的重建，获得手指静脉的三维特征，进而可以提高身份认证时的识别率。
一种手指静脉三维获取方法装置终端

[发明专利]一种可穿戴电子设备腕静脉生物识别装置及识别方法-CN202111419480.1在审
发明人：刘勇;许元雪 -专利权人：河南九州网络科技有限公司;云界（洛阳）信息技术有限公司
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：一种可穿戴电子设备腕静脉生物识别装置及识别方法，其在可穿戴电子设备的腕带中设置了板式静脉摄像模块，通过板式静脉摄像模块拍摄使用者腕部静脉图像并进行识别，实现对可穿戴电子设备佩戴者的身份进行识别；板式静脉摄像模块中设置有用于改变被拍摄腕部静脉图像的光线传播方向的平板反射镜，从而极大压缩了板式静脉摄像模块的厚度，使板式静脉摄像模块得以设置在厚度较薄的腕带中；可穿戴电子设备腕静脉生物识别装置对腕部静脉图像的识别，是通过若干张腕部局部静脉图像与腕部完整静脉图像的重合率及同步性的关联程度的联合判断得以实现，其在局部静脉图像特征较少的情况下，具有较好识别准确性及较低的误判率。
一种穿戴电子设备静脉生物识别装置方法

[发明专利]指静脉识别方法、装置、计算机可读存储介质及设备-CN202011189965.1在审
发明人：周军;许猛 -专利权人：北京眼神智能科技有限公司;北京眼神科技有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种指静脉识别方法、装置、计算机可读存储介质及设备，属于生物识别领域。其包括：获取指静脉图像；计算指静脉图像的梯度信息，根据梯度信息，利用贪心策略寻找到手指边界；在指静脉图像上检测手指关节，并根据所述手指关节和手指边界提取出指静脉的有效区域；通过Gabor滤波器对所述有效区域进行特征提取，得到指静脉特征；在指静脉图像上设置滑动窗口，并将滑动窗口内的指静脉图像的指静脉特征与指静脉特征模板的相应位置进行相似度比对，找出相似度最高的滑动窗口内的指静脉图像作为最大匹配区域；将最大匹配区域与指静脉特征模板的相应位置的相似度作为匹配分数本发明能够针对不同设备，不同采集环境实现稳定高效的指静脉识别。
静脉识别方法装置计算机可读存储介质设备

[发明专利]一种基于掌静脉技术的闸机控制系统及方法-CN202310056997.1在审
发明人：喻明璇 -专利权人：数智魔力（深圳）云计算技术有限公司
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于掌静脉技术的闸机控制系统，在获得手心静脉图像和手背静脉图像后先后进行图像灰度归一化、图像增强处理、二值化处理以及细化处理，可以减少图像中含有的多种噪声，防止获得的图像中静脉纹路有较大的突起或边缘存在许多毛刺，有利于获得光滑的并且失真较小的手心静脉纹线特征和手背静脉纹线特征；而且建立的手掌静脉特征模型包含手掌的静脉宏观特征，提取静脉微观特征时，以第五掌指关节作为坐标原点分割获取长方形区域内的静脉特征，而该区域中的静脉特征为限定特征，不随手掌活动而变化，通过静脉宏观特征和静脉微观特征结合进行特征匹配，可以大大提高精确性，且为人体状态变化导致的获取误差提供适应空间。
一种基于静脉技术控制系统方法

[发明专利]一种非接触式的掌纹掌静脉识别方法及装置-CN202010419832.2在审
发明人：刘治;曹艳坤 -专利权人：山东大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于掌纹掌静脉识别领域，尤其涉及一种非接触式的掌纹掌静脉识别方法及装置。其中，掌纹掌静脉识别方法包括采集待测者与图像采集模块之间的距离；当待测者与图像采集模块之间距离落入预设距离范围内，获取掌纹图像和掌静脉图像，分别提取掌纹图像和掌静脉图像中的掌纹特征和掌静脉特征；融合掌纹特征和掌静脉特征
一种接触掌纹静脉识别方法装置

[发明专利]一种基于手掌静脉信息的生物识别方法及设备-CN202310430467.9在审
发明人：杨洪涛;李冀楠;潘武;朱龙 -专利权人：深圳市瑜威电子科技有限公司
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本申请公开一种基于手掌静脉信息的生物识别方法及设备，对手掌静脉样本图像进行特征筛选获得优选集，将特征筛选后剩余的其他手掌静脉样本图像作为备选集，对所述优选集进行图像预处理获得训练集，对所述备选集进行图像预处理获得对抗集；将所述训练集中所有手掌静脉样本图像的血管反射特征作为前景特征，将所述对抗集中所有手掌静脉样本图像的纹理特征作为背景噪声，将所述训练集中所有手掌静脉样本图像的血管反射特征与所述对抗集集中所有手掌静脉样本图像的纹理特征进行前景突出、背景弱化的特征融合得到融合特征空间；获取待识别的手掌静脉图像，将所述待识别的手掌静脉图像与所述融合特征空间进行特征匹配得到识别结果，可提高识别准确率。
一种基于手掌静脉信息生物识别方法设备

[发明专利]血管分割方法、设备和存储介质-CN202210111422.0在审
发明人：崔瑞环;郑介志 -专利权人：上海联影智能医疗科技有限公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：该方法包括：根据初始医学图像和预设的分割模型，得到初始医学图像中的血管掩膜图像；将初始医学图像和血管掩膜图像输入预设的回归模型，得到动静脉距离图；动静脉距离图用于表征初始医学图像中各动脉血管点与动脉血管边界的距离和初始医学图像中各静脉血管点与静脉血管边界的距离；根据血管掩膜图像、动静脉距离图和预设的融合模型，得到初始医学图像对应的血管分割图像。采用本方法能够利用深度学习提取血管掩膜图像和血管动静脉距离图，可以有效地将血管从初始医学图像中分割出来，然后在基于动静脉距离图和初始医学图像进行特征融合，得到较为精确的动静脉分割结果。
血管分割方法设备存储介质

[实用新型]手指静脉识别系统-CN201320158024.0有效
发明人：王冠凌;凌海波;陈旭阳;赵发;顾梅;汪勇 -专利权人：安徽工程大学
申请日： 2013-03-21 - 公布日： 2013-08-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种手指静脉识别系统，包括：静脉图像采集装置，用于采集人体手指静脉图像并发送；图像处理装置，用于接收所述静脉图像并进行滤波、分割、去噪声处理后发送；图像识别及存储装置，用于对所述处理后的静脉图像后进行存储并判断是否为所述图像识别及存储装置数据库中的图像数据由于静脉分布藏匿于身体内部，其特征属天赋密码，不会遗失，不会遗忘，使用简便，具有更高的安全性。
手指静脉识别系统

[发明专利]指静脉图像获取设备、方法和计算机存储介质-CN202211308616.6在审
发明人：胡丽 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V40/145 文献下载
摘要：本说明书提供了指静脉图像获取设备、方法和计算机存储介质，可应用于金融领域。基于上述设备，可以先检测用户是否用手指指腹按压指静脉图像获取设备中的导槽；在检测到用户用手指指腹按压指静脉图像获取设备中的导槽时，根据预设的运行规则，将旋转组件转动指定角度；并在转动过程中，在多个预设的转动角度处采集与多个预设的转动角度对应的多个指静脉二维图像；根据预设的处理规则，处理多个指静脉二维图像，得到符合要求的指静脉三维图像。从而可以自动、高效地采集得到多个指静脉二维图像，并综合利用上述多个指静脉二维图像生成准确度较高、误差较小的指静脉三维图像，同时还可以简化指静脉图像获取过程中用户侧的操作，提高了用户体验。
静脉图像获取设备方法计算机存储介质

[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-CN202210754389.3有效
发明人：董延杰;曾香玉 -专利权人：广州脉泽科技有限公司
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
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。
一种基于深度学习算法多样混合静脉识别方法

[发明专利]一种指静脉识别装置、智能门锁及智能开锁方法-CN201910326393.8在审
发明人：董明珠;谭建明;李绍斌;宋德超;陈道远;周瑞龙 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2019-04-23 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及安防技术领域，特别涉及一种指静脉识别装置、智能门锁及智能开锁方法。该指静脉识别装置包括：用于同时获取用户至少一个手指指静脉图像的图像采集组件；用于接收图像采集组件的指静脉图像以根据指静脉图像识别用户身份的主控组件；图像采集组件和主控组件信号连接。相较于常见的指静脉识别技术，该指静脉识别装置的主控组件和图像采集组件分体式结构，不需要用户由于某个指静脉识别失败时进行多次操作，为用户提供了更为便捷的操作方式，为用户提供了更为优质的使用体验。
静脉识别装置图像采集组件静脉图像主控组件静脉识别用户提供智能门锁开锁分体式结构采集组件接收图像信号连接用户身份智能安防失败

[发明专利]基于深度学习的静脉石检测方法及装置-CN202310619408.6在审
发明人：何强;蔡雨薇;龚霞;范新东;熊屏 -专利权人：江汉大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习的静脉石检测方法及装置，该方法包括：获取标注有静脉石区域的图像样本；将所述图像样本输入至预设的深度学习网络模型进行训练，得到最优训练权重，基于所述最优训练权重以及所述深度学习网络模型，得到静脉石图像检测网络模型；将待识别超声图像输入至所述静脉石图像检测网络模型，得到标注有静脉石信息的图像；其中，所述静脉石图像检测网络模型，包括：主干特征提取部分、加强特征融合部分和目标检测输出部分。本发明可以解决静脉畸形中静脉石难以识别的技术问题。
基于深度学习静脉检测方法装置

[实用新型]一种指静脉识别装置及智能门锁-CN201920565185.9有效
发明人：董明珠;谭建明;李绍斌;宋德超;陈道远;周瑞龙 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司
申请日： 2019-04-23 - 公布日： 2020-05-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及安防技术领域，特别涉及一种指静脉识别装置及智能门锁。该指静脉识别装置包括：用于同时获取用户至少一个手指指静脉图像的图像采集组件；用于接收图像采集组件的指静脉图像以根据指静脉图像识别用户身份的主控组件；图像采集组件和主控组件信号连接。相较于常见的指静脉识别技术，该指静脉识别装置的主控组件和图像采集组件分体式结构，不需要用户由于某个指静脉识别失败时进行多次操作，为用户提供了更为便捷的操作方式，为用户提供了更为优质的使用体验。
一种静脉识别装置智能门锁

[发明专利]手指静脉图像采集装置以及智能锁-CN201711123305.1在审
发明人：闵浩 -专利权人：南京东屋电气有限公司
申请日： 2017-11-14 - 公布日： 2018-02-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种手指静脉图像采集装置以及智能锁，其中，手指静脉图像采集装置包括光源模块、图像采集模块以及手指位置到位监测模块，光源模块与图像采集模块之间形成手指容纳空间，在手指容纳空间中与手指水平接触的面为平面本发明通过将手指容纳空间中与手指水平接触的面设置为平面，从而避免了现有技术中手指表面的污垢或汗渍容易进入采集开关与手指静脉图像成像表面的空间，而导致手指静脉图像成像表面采集静脉图像可靠性低的问题。使得手指静脉图像采集装置可以采集到清晰的静脉图像，进而提高了静脉图像的识别效率。
手指静脉图像采集装置以及智能

[发明专利]一种基于FECAGhostNet的轻量化卷积神经网络的指静脉识别方法-CN202310305558.X在审
发明人：介婧;柯银涛;郑慧;武晓莉;侯北平;周乐 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2023-03-27 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于FECAGhostNet的轻量化深度卷积神经网络的指静脉识别方法，包括以下步骤：采集并建立指静脉图像数据库，并对指静脉图像进行感兴趣区域提取；对所获取的感兴趣区域图像样本进行扩增；对扩增后的指静脉图像进行图像增强；将指静脉数据集分为训练集和测试集；设计ECA与Ghost bootleneck相结合的ECA‑G‑bneck；使用多个ECA‑G‑bneck构建FECAGhostNet指静脉图像分类网络；模型参数迭代优化后，输入测试集中的指静脉图像测试，输出指静脉图像分类结果。本发明在基本不增加参数量的情况下比GhostNet网络能更快的加速网络收敛，有效提升指静脉识别的准确性。
一种基于 fecaghostnet 量化卷积神经网络静脉识别方法

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