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[发明专利]一种掌静脉识别的方法和掌静脉识别装置-CN201580000888.1有效
发明人：车全宏;陈书楷 -专利权人：厦门中控智慧信息技术有限公司
申请日： 2015-11-24 - 公布日： 2019-03-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种掌静脉识别的方法，包括：获取用户的目标掌静脉图像；从所述用户的目标掌静脉图像中提取感兴趣区域ROI；获取所述ROI对应的特征数据，所述特征数据为经过二值化处理得到的；通过比对所述目标掌静脉图像对应的特征数据与已登记的原始掌静脉图像对应的特征数据，对所述用户的目标掌静脉图像进行识别，其中，所述已登记的原始掌静脉图像对应的特征数据为预先计算得到的。本发明实施例还提供了一种掌静脉识别装置。
一种静脉识别方法装置

[发明专利]一种基于卷积神经网络和SIFT算法的手指静脉识别方法及系统-CN202011407380.2在审
发明人：严如强;侯博瑞;沈飞 -专利权人：西安格威西联科技有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于卷积神经网络和SIFT（尺度不变特征变换（Scale‑invariant feature transform，SIFT）算法的手指静脉识别方法及系统，其实现流程为：首先，通过数据采集获取待识别用户的手指静脉图像；其次，针对接收到的原始静脉图像信息进行预处理，并提取出图像的感兴趣区域；最后，通过神经网络并结合SIFI算法提取出待识别用户手指的静脉图像特征信息，并进一步对获取的待识别用户的手指静脉图像特征信息进行识别处理，达到识别出手指静脉信息对应身份信息的目的。本发明能够有效地提取手指静脉特征，提高了对噪声的冗余性，明显改善手指静脉识别系统的识别精度。
一种基于卷积神经网络 sift 算法手指静脉识别方法系统

[发明专利]一种指静脉识别装置的校准方法-CN201610820854.3有效
发明人：梁添才;刘建平;金晓峰;黎明 -专利权人：广州广电运通金融电子股份有限公司;广州广电运通信息科技有限公司
申请日： 2016-09-13 - 公布日： 2019-10-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种指静脉识别装置的校准方法，包括：使用指静脉识别装置采集当前状态下多人、每人至少一幅指静脉图像；计算采集到的指静脉图像的截面像素灰度值的高斯分布参数；通过指静脉图像的截面像素灰度值的高斯分布参数计算出指静脉识别装置的红外图像传感器的伽马映射系数；根据伽马映射系数调整红外图像传感器获取的当前状态下的像素输入值和像素输出值映射关系，即可对调整后的像素输出值进行识别获取识别结果。本发明公开的指静脉识别装置的校准方法可有效的降低不同地域气候、温度和光照等因素对指静脉装置识别成功率的影响。
一种静脉识别装置校准方法

[实用新型]提高准确度的手指静脉认证装置-CN201120268540.X有效
发明人：陈庆武;林春漪;郑伟锐 -专利权人：陈庆武
申请日： 2011-07-27 - 公布日： 2012-04-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种提高准确度的手指静脉认证装置。提高准确度的手指静脉认证装置，包括有:手指静脉图像采集单元（1）、特征模板提取单元（2）和模板存储及认证单元（3），所述的手指静脉图像采集单元（1）采集手指静脉图像并将手指静脉图像信号发送给特征模板提取单元（2），特征模板提取单元（2）提取手指静脉图像中的特征信息，并做成特征模板发送给模板存储及认证单元（3）存储，所述的模板存储及认证单元（3）通过对同一个手指的多个特征模板进行对比匹配选择，得到最终使用的特征模板本实用新型通过一指多模的方式，生成最准确的手指静脉特征数据，提高了认证装置通过率，并增加手指放置的自由度。
提高准确度手指静脉认证装置

[发明专利]基于神经网络的静脉与动脉识别方法-CN201811302485.4有效
发明人：李璐;甘从贵;赵明昌;莫若理 -专利权人：无锡祥生医疗科技股份有限公司
申请日： 2018-11-02 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于神经网络的静脉与动脉识别方法，包括：将待识别的超声图像输入神经网络模型进行处理；通过所述神经网络模型从待识别超声图像中获取静脉和动脉的位置信息；根据获取的位置信息区别标记静脉与动脉，并生成含有静脉标记和动脉标记的超声图像本发明用于对待识别的超声图像中的动脉和静脉进行自动识别，此方法安全高效，能够帮助医生提高诊断准确度，更好地辅助医生进行动脉与静脉的识别，进而进一步辅助医生进行静脉穿刺。
基于神经网络静脉动脉识别方法

[发明专利]基于奇异值分解的手指静脉识别方法、装置和存储介质-CN201911162514.6有效
发明人：杨欢;幸芦笙 -专利权人：五邑大学
申请日： 2019-11-25 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于奇异值分解的手指静脉识别方法、装置和存储介质，通过对指静脉图像进行图像预处理、细节点提取、细节点特征生成以及细节点匹配来实现对手指静脉的识别，使得静脉纹路上的端点和交叉点携带的信息能够对静脉的纹路特征进行很好的表达，不需要将整个静脉特征用于图像匹配，从而在一定程度上避免了图像分割不准确对识别效果的影响，并且节省了大量的时间，从而克服了现有手指静脉识别方法的局限性。
基于奇异分解手指静脉识别方法装置存储介质

[发明专利]基于迁移卷积神经网络的磁共振图像中静脉血管分割方法-CN201810056397.4有效
发明人：缑水平;汪淼;张沛阳;姚瑶;毛莎莎;焦李成;马文萍;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学;杭州职业技术学院
申请日： 2018-01-21 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06T7/155 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移卷积神经网络的磁共振图像中静脉血管分割方法，主要解决现有技术中静脉血管分割不精确以及泛化能力较差的问题。其实现过程是：从一个病例的图像库中取70％的图像作为训练图像，30％作为测试图像；构建成对卷积神经网络，并使用训练图像对该网络进行训练；用训练好的网络对测试图像进行粗分割，得到粗分割图像；将粗分割图像作为DRLSE模型的初始轮廓图像；初始轮廓图像进行演化，得到静脉血管的分割结果图像；针对不同病例，将已训练好的网络的参数迁移到该病例的网络中，用于完成不同病例的静脉血管分割。本发明能有效地将核磁共振图像中的静脉血管分割出来，提高了泛化能力，可用于对核磁共振医学图像的静脉血管识别。
基于迁移卷积神经网络磁共振图像静脉血管分割方法

[发明专利]一种采集指静脉图像的设备、装置和方法-CN201711145131.9有效
发明人：梁添才;黎明;金晓峰;赵飞;龚文川;徐俊 -专利权人：广州广电运通金融电子股份有限公司
申请日： 2017-11-17 - 公布日： 2020-06-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种采集指静脉图像的设备、装置和方法，包括：主体、检测模块、近红外光源、可见光光源、图像采集模块和控制模块；主体上设置透光孔；检测模块设置在主体上，用于检测透光孔处是否放置有待识别物；图像采集模块设置在主体中，用于从透光孔第二侧接收待识别物被可见光照射后的第一图像，以及被近红外光照射后的第二图像；控制模块还用于比对第一图像和第二图像是否一致，若不一致，则判断第二图像为真手指静脉图像并将第二图像作为最终采集到的指静脉图像解决了现有的指静脉图像采集方法会造成不法分子把指静脉图像打印或者复印在白纸上，以冒充真手指静脉图像被采集到并通过身份验证的技术问题。
一种采集静脉图像设备装置方法

[发明专利]一种可获取清晰指静脉图像的方法-CN201811636096.5有效
发明人：陈建昌;尹嘉;郑权;李立龙 -专利权人：广州微盾科技股份有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明涉及图像拍摄技术领域，且公开了一种可获取清晰指静脉图像的方法，在黑暗到强光之间的外部光环境下，可通过多次拍照参数调节、全图平均亮度计算、手指内部亮度计算、亮度与曝光时间关系收敛模型、图像质量计算和直方图均衡化等方式中，收敛拍照参数，最终得到适应多种光环境的高清晰指静脉图像，用于特征提取。该可获取清晰指静脉图像的方法，能够计算得出曝光时间和曝光亮度，从而得出最终的指静脉的图像质量，提醒人们是否需要重新采集指静脉图像。
一种获取清晰静脉图像方法

[发明专利]基于生成对抗网络的掌静脉图像加密隐私保护方法及系统-CN202310923923.3在审
发明人：范昭华;陈媛芳;杨根科;肖声远 -专利权人：上海交通大学宁波人工智能研究院
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的掌静脉图像加密隐私保护方法及系统，涉及图像处理与医疗设备安全领域，包括：步骤1、对输入的掌静脉图像S进行图像分割处理，得到掌静脉识别重点关注区域X；步骤2、基于X获取识别身份信息所需的掌静脉身份信息特征向量Zid以及身份信息I；步骤3、对I进行参数可调变换得到F(I)，并计算掌静脉身份信息特征向量Zid通过参数可调变换得到新的掌静脉身份信息特征向量Znew；步骤4、结合变换后的掌静脉身份信息特征向量Znew与掌静脉图像S中的非敏感信息Zattr执行图像重建功能，生成加密后的掌静脉图像Xp。
基于生成对抗网络静脉图像加密隐私保护方法系统

[发明专利]手指静脉识别方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202010900363.6在审
发明人：张丽萍;张亚坤;李卫军;宁欣;董肖莉;孙琳钧 -专利权人：中国科学院半导体研究所
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2020-12-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于多视图特征融合及联合贝叶斯识别模型的手指静脉识别方法和装置，该方法包括：利用手指静脉图像获取手指轮廓图像和手指静脉感兴趣区域图像；将所述手指轮廓图像输入第一分支卷积神经网络，提取手指轮廓特征；将所述手指静脉感兴趣区域图像输入第二分支卷积神经网络，提取手指静脉主特征；将所述手指轮廓特征和所述手指静脉主特征串联，以生成融合特征向量；计算所述融合特征向量和训练集中多个类别身份向量中的每个类别身份向量之间的相似度得分；以及根据多个所述相似度得分确定所述手指静脉图像的类别。
手指静脉识别方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]一种肺部动静脉血管分割方法及系统-CN202111470313.X在审
发明人：匡开铭;张沥;杨健程 -专利权人：点内（上海）生物科技有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种肺部动静脉血管分割方法、装置及系统，方法包括：预处理模块对肺部CT图像进行第一预处理，得到高分辨率CT图像；预处理模块对肺部CT图像进行第二预处理，得到低分辨率CT图像；动静脉粗分割模块以所述低分辨率CT图像为输入，输出动静脉血管粗分割结果；动静脉精分割模块以所述动静脉血管粗分割结果和所述高分辨率CT图像为输入，输出动静脉血管精分割结果。本发明能够捕捉肺部解剖结构的全局信息和血管的管腔状结构，鲁棒性高，满足了临床快速肺部动静脉分割的需求。
一种肺部静脉血管分割方法系统

[发明专利]一种基于多特征融合的指静脉仿冒检测方法-CN202210668731.8在审
发明人：邵雷;刘星利;穆恒宇;马宇晗;邰奕雯;郭剑;张勤;韩崇;王娟 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：一种基于多特征融合的指静脉仿冒检测方法，利用真伪静脉图像在成像质量上的差异，将图像的噪声特征和模糊特征进行融合，来进行仿冒攻击的检测。本方法实现简单，原始指静脉图像在实现真伪鉴别的同时，可同时用于后续的身份识别，减少了额外的计算机资源消耗；相比于仅使用单一图像纹理特征的指静脉仿冒检测方法，本方法融合静脉图像的噪声特征和模糊特征，可增加真伪静脉图像的区分度，有助于提高指静脉仿冒检测的准确度；相比于传统的直接串联或并行的多特征融合方法，本方法使用加权特征融合，考虑了各特征的重要程度，减小了特征间的相互影响，提高了分类器的泛化能力。
一种基于特征融合静脉仿冒检测方法

[发明专利]手指静脉验证方法、电子设备和存储介质-CN202010551140.3在审
发明人：王璠;曾军英;朱京明;朱伯远;秦传波;翟懿奎;甘俊英;李泳韩 -专利权人：五邑大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种手指静脉验证方法、电子设备和存储介质，应用于U‑Net网络架构，所述方法包括：获取指静脉图像，并对所述指静脉图像进行ROI提取处理；通过检测指静脉横截面局部最大曲率方法来提取静脉纹路，得到分割图像；将任意两幅分割图像通过差分计算处理得到差分图像，以进行数据扩充；对所述差分图像进行通道复制后作为预训练阶段的输入，并保留所述预训练阶段的最优权重作为级联优化阶段对的预训练权重；将所述差分图像和原始的两幅所述分割图像进行通道叠加，作为所述级联优化阶段的输入，对预训练网络的参数进行优化，并得到优化后的手指静脉验证模型。
手指静脉验证方法电子设备存储介质

[发明专利]一种手指静脉特征提取于匹配识别方法-CN201010101020.X有效
发明人：王科俊;管凤旭;冯伟兴;马慧;刘靖宇;吴秋雨 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2010-01-26 - 公布日： 2010-07-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供的是一种手指静脉特征提取于匹配识别方法。(1)通过图像采集装置进行手指静脉图像的采集；(2)对采集的手指静脉图像进行预处理，包括：彩色图像进行灰度化、手指区域提取、采用组合滤波器分别消除椒盐噪声和高斯噪声、采用局部动态阈值算法分割图像并二值化、然后采用面积消除法去噪、按照手指轮廓标记提取手指静脉脉络图像，最后将图像的大小标准化为统一的图像；(3)通过在行列两个方向上都加权的二维线性判别分析算法提取手指静脉特征；(4)通过最近邻分类器进行匹配与识别本发明明显地提高了手指静脉的识别速度，识别率稳定且高。
一种手指静脉特征提取匹配识别方法