专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种手掌静脉识别系统-CN202011509540.4在审
  • 韦立有 - 韦立有
  • 2020-12-19 - 2021-03-19 - G06K9/00
  • 本发明提供了一种手掌静脉识别系统,包括静脉图像采集子系统、静脉识别子系统和识别评价子系统,所述静脉图像采集子系统用于采集手掌静脉图像,所述静脉识别子系统用于对手掌静脉进行识别,所述识别评价子系统用于对手掌静脉识别结果进行评价本发明的有益效果为:提供了一种手掌静脉识别系统,实现了手掌静脉识别和识别效果准确评价,从而提升了基于手掌静脉进行身份识别的识别准确性。
  • 一种手掌静脉识别系统
  • [发明专利]采集手掌静脉图像的方法-CN201410487600.5在审
  • 郭进锋;黄文辉 - 郭进锋;黄文辉
  • 2014-09-22 - 2016-04-20 - G06K9/20
  • 本发明涉及一种采集手掌静脉图像的方法,包括以下步骤:采集手掌原始图像,获得其图像边界;确定一个矩形的感兴趣区域(ROI);生成点阵特征图像,扫描该点阵特征图像中的像素点,当某像素点灰度值大于或等于与周边像素点灰度值时,标识该像素点为疑似静脉点,以此获得点阵特征图像中的全部疑似静脉点;去除点块噪声,最后缩放得到01二值矩阵特征图,即手掌静脉图像。本发明提供的采集手掌静脉图像的方法采集方式简单,可以采集到较高质量的采集手掌静脉图像
  • 采集手掌静脉图像方法
  • [发明专利]基于重组Unet的近红外静脉图像处理方法、装置及存储介质-CN202210966489.2在审
  • 齐鹏;高泽远 - 同济大学
  • 2022-08-12 - 2022-11-18 - G06V40/14
  • 本发明涉及一种基于重组Unet的近红外静脉图像处理方法、装置及存储介质,其中方法包括:获取近红外静脉图像;构建基于重组Unet网络的近红外静脉图像处理模型并进行训练,所述重组Unet网络包括依次连接的主干特征提取网络、加强特征提取网络和预测网络,其中,所述主干特征提取网络基于VGG网络对近红外静脉图像进行卷积和下采样处理得到有效特征层,所述加强特征提取网络基于Unet网络对有效特征层进行特征融合,得到特征信息,所述预测网络对特征信息进行二分类预测得到静脉图像处理结果;基于训练完成的近红外静脉图像处理模型对近红外静脉图像进行图像处理得到静脉图像处理结果。
  • 基于重组unet红外静脉图像处理方法装置存储介质
  • [发明专利]一种基于Gabor纹理约束的手指静脉图像修复方法-CN202010029073.9有效
  • 何必锋;沈雷;蒋寒琼;何晶 - 杭州电子科技大学
  • 2020-01-12 - 2023-05-05 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于Gabor纹理约束的手指静脉图像修复方法。本发明首先提出垂直相位差编码方式获取指静脉图像的Gabor纹理特征矩阵,然后在修复计算时根据手指静脉图像局部纹理连贯的特点,通过Gabor纹理约束机制剔除窗口内与待修补点纹理相关性弱的已知信息,克服了传统修复算法修复时易引入无关信息干扰的问题,使修复过程严格按照手指静脉图像的纹理走向进行。本发明修复后图像纹理连贯性更佳,对破损图像的识别性能提升更多。本发明在修复过程中引入了Gabor纹理约束机制,修复后图像静脉纹理边缘连贯性上更加地良好,因此后续得到的静脉骨架特征更加地稳定。因此,本发明是一种对破损的指静脉图像修复效果较好的指静脉图像修复算法。
  • 一种基于gabor纹理约束手指静脉图像修复方法
  • [发明专利]一种基于手指静脉图像质量的模板图像注册机制-CN201710550909.8有效
  • 沈雷;李小刚;张严严;蓝师伟 - 杭州电子科技大学
  • 2017-07-07 - 2020-07-28 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于手指静脉图像质量的模板注册机制。本发明只有同时满足三个判决条件的图像,方可在数据库中注册:一是判决是否为曝光过度或不足的图像;二是判决是否为静脉清晰但静脉稀疏的图像;三是判决是否为静脉图像模糊不清晰的图像;具体的:首先由采集设备采集到手指静脉注册模板图像,经过预处理后,依次对图像进行曝光程度判别、稀疏程度判别和静脉模糊程度判别,若判决为低质量图像,则由系统拒绝下一步操作并语音提醒采集失败,需重新采集,只有同时满足图像曝光程度判别、模糊程度判别和静脉稀疏程度判别条件本发明能够更好的控制低质量图像被注册为模板图像,提高系统的识别性能。
  • 一种基于手指静脉图像质量模板注册机制
  • [发明专利]针对掌静脉图像图像增强处理方法和掌静脉识别方法-CN202011364616.9有效
  • 程自昂;曾林森 - 佛山育脉科技有限公司
  • 2020-11-27 - 2021-08-10 - G06K9/00
  • 本申请涉及生物信息识别领域,具体涉及一种针对掌静脉图像图像增强处理方法及其装置、掌静脉识别方法及其装置。所述方法包括:将采集到的掌静脉图像处理为二值化黑白图像;根据二值化黑白图像确定出手掌中的第一指缝点和第二指缝点;对第一指缝点和第二指缝点做延展处理,得到第三指缝点和第四指缝点,根据第三指缝点和第四指缝点获得感兴趣区域位置信息;根据感兴趣区域位置信息从掌静脉图像中获得感兴趣区域图像;对感兴趣区域图像做增强处理,获得增强处理后的感兴趣区域图像。本发明实施例能够对掌静脉图像进行增强,突出其中的手掌静脉信息,使得后续能够更容易从掌静脉图像中提取到准确的掌静脉特征。
  • 针对静脉图像增强处理方法识别
  • [发明专利]基于网络学习的指静脉图像质量评价方法-CN202011186315.1有效
  • 马慧;田文博;王科俊;方春鑫 - 黑龙江大学
  • 2020-10-30 - 2022-05-13 - G06V10/764
  • 本发明针对手指静脉识别系统性能受采集图像质量影响较大的问题,综合考虑手指静脉图像特点,提出了一种基于网络学习的指静脉图像质量评价方法。首先对采集到的手指静脉图像设计出亮度均匀性、清晰度、面积、位置偏移、信息熵、对比度、等效视数七种评价准则进行图像质量评价,并得到七个相应的质量评价分数;再将七个质量评价分数进行归一化处理,以避免数量级相差过大;最后将归一化后的图像质量评价分数作为网络输入,设计MEA‑BP‑Adaboost强分类器获得静脉图像总质量评估等级。本发明为手指静脉图像质量对识别精度影响较大的问题提出新的解决思路,对待识别图像依据图像质量评价指标进行质量评价,有利于提高不同环境下采集到的手指静脉图像的一致性,从而提高静脉识别系统后续的匹配识别准确性
  • 基于网络学习静脉图像质量评价方法
  • [实用新型]手掌静脉图像采集导光装置-CN201420545120.5有效
  • 郭进锋;黄文辉 - 郭进锋;黄文辉
  • 2014-09-22 - 2015-04-08 - G02B6/00
  • 本实用新型涉及一种手掌静脉图像采集导光装置,所述手掌静脉图像采集导光装置由高通透导光材料一体化成形设置,其底面为平板状,顶面为弧面,在所述弧面上还设有手掌定位柱。本实用新型提供的手掌静脉图像采集导光装置采用弧面与手掌接触,消除了掌心阴影,使手掌静脉图像采集过程中近红外照度均匀,适用于CIS手掌静脉采集装置及CMOS摄像静脉采集装置,大幅提高了静脉图像识别度。
  • 手掌静脉图像采集装置

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