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[发明专利]一种电子锁开锁认证的手指静脉图像识别系统的使用方法-CN201710290340.6有效
发明人：杨数强;王招娣;张谦谦;李高卫;许涛;候淑勤 -专利权人：洛阳师范学院
申请日： 2017-04-28 - 公布日： 2017-07-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种电子锁开锁认证的手指静脉图像识别系统的使用方法，在安全门安装电子安全锁具和调试：手指静脉图像识别系统安装完成后，安装电源启动手指静脉图像识别系统，采集第一使用人、第二使用人、第三使用人把右手食的静脉图像存入在特征数据库存储模块，需要开启安全门时，被已采集静脉图像使用人的右手食指按入手指定位模块，核心控制器自动与储存的图像信息比对，比对成功，开启安全门；本发明的通过手指静脉图像读取、编码、储存后，可以比对数据图像开锁，简单实用速度快
一种电子锁开锁认证手指静脉图像识别系统使用方法

[发明专利]车辆、用于控制该车辆的方法和其中的手势识别装置-CN201510482883.9有效
发明人：金宣我 -专利权人：现代自动车株式会社
申请日： 2015-08-07 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：提供了一种车辆，该车辆包括存储单元，存储单元根据驾驶者的手的旋转角度存储包括多个基准静脉图案图像的静脉图案查询表。该车辆还包括图像采集单元，其采集包括驾驶者的手的图像的驾驶者图像。该车辆还包括控制器，其从驾驶者图像中提取驾驶者的手的静脉图案图像，通过将静脉图案图像与静脉图案查询表进行比较来验证驾驶者，并基于静脉图案图像来确定驾驶者的手势，驾驶者的手势包括驾驶者的手的位置、驾驶者的手所指向的方向和驾驶者的手的旋转角度中的至少一个
车辆用于控制方法中的手势识别装置

[实用新型]指静脉识别装置、把手及智能门锁-CN202221482007.8有效
发明人：陈飞龙;唐杰;李春光;陈道远;王鹏飞;陈梓豪 -专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06V40/145 文献下载
摘要：涉及门锁技术领域，本申请公开一种指静脉识别装置、把手及智能门锁，该指静脉识别装置包括识别组件和光源组件，识别组件包括识别部，识别部具有图像采集器，图像采集器用于采集位于识别部上用户手指的指静脉图像，以确认用户的身份信息；光源组件用于发射红外光线，红外光线可照射于所述识别部上，识别部覆盖至少两个手指并通过图像采集器采集各手指的指静脉图像。识别部上可以同时放置至少两个手指并通过图像采集器获取指静脉图像，通过识别组件对获取的各指静脉图像进行对比识别，提高身份识别的安全性，大大地降低了误识别的可能性。
静脉识别装置把手智能门锁

[发明专利]一种用于指静脉图像分割的系统以及方法-CN202110783187.7在审
发明人：刘旭华;徐红;邹伟;韩烽 -专利权人：北京曙光易通技术有限公司
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-10-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种用于指静脉图像分割的系统，包括：编码器，用于基于空洞卷积对所述输入的指静脉图像进行分辨率不同的下采样，生成所述指静脉图像的多个分辨率不同的静脉纹路的特征图；解码器，用于基于相应的静脉纹路的特征图进行特征融合以及上采样，生成分割的脉络图像；其中，所述编码器和解码器是按照以下方式训练得到的：用多个包括指静脉图像和对应的脉络标签的训练样本编码器和解码器生成脉络图像，用损失函数根据脉络图像和脉络标签计算损失值，并基于损失值通过反向传播更新编码器和解码器中神经网络的参数；本发明基于空洞卷积来对所述输入的指静脉图像进行分辨率不同的下采样，可以提取出更精细、噪声点更少的脉络图像。
一种用于静脉图像分割系统以及方法

[发明专利]基于多通道卷积神经网络的掌静脉识别方法-CN202110553089.4有效
发明人：穆恒宇;刘星利;成洋;郭剑;王书轩;韩崇;王娟 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：基于多通道卷积神经网络的掌静脉识别方法，输入手掌静脉图像，并备份原图像，保存为A图像库；ROI区域定位；直方均衡化处理；使用多通道ResNet152网络融合识别。本发明能够减小图像噪音对网络识别的影响，使用直方均衡化能解决图像在定位后灰度分布过于集中、静脉特征不明显等缺点，有效提取出不明显的细小静脉信息，从而增强静脉特征，使用了多通道ResNet152神经网络，原始图像所在通道不进行预处理，更大程度上保留图像的特征信息，实现对特征图像的宏观特征识别；另一个通道采用ROI定位和直方均衡化的结合处理，更注重对特征图像的细微特征识别，有利于提取局部静脉特征。通过使用上述网络结构，可提高掌静脉识别的准确率。
基于通道卷积神经网络静脉识别方法

[实用新型]一种手指静脉多截面识别装置-CN201820230079.0有效
发明人：马平波;索闯 -专利权人：索闯
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及生物特征识别技术领域，特别是一种显著提高指静脉识别的精确性的手指静脉多截面识别装置。包括底座和设置在底座上的静脉图像采集装置；所述的静脉图像采集装置包括上板、下板、左板及右板，所述的上板、下板、左板及右板依次首尾相连；所述的上板和左板均设置有近红外光源，所述的下板和右板均设置有红外图像传感器；所述的底座内设置有MCU和与MCU连接的图像处理装置，该MCU和红外图像传感器连接；所述的底座内设置有电源模块，所述电源模块分别与近红外光源、红外图像传感器、MCU、图像处理装置连接。本实用新型的一种手指静脉多截面识别装置,通过静脉图像采集装置、MCU、图像处理装置的配合，显著提高指静脉识别的精确性。
底座红外图像传感器图像处理装置采集装置静脉图像识别装置手指静脉多截面上板下板右板左板本实用新型近红外光源电源模块静脉识别生物特征识别技术首尾相连配合

[发明专利]静脉识别模型的训练方法、静脉图像的识别方法及装置-CN202110807293.4有效
发明人：秦华锋;巩长庆;杨公平;王军;潘在宇 -专利权人：重庆工商大学
申请日： 2021-07-16 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本申请提供了一种静脉识别模型的训练方法、静脉图像的识别方法、装置、电子设备及存储介质。训练方法包括：确定第一训练图像对应的第一高维静脉特征以及第一训练图像中标签的预测分布；获取多个第二高维静脉特征；将第一高维静脉特征与多个第二高维静脉特征输入图神经网络，确定第一训练图像中标签的第一分布；根据标签的第一分布与第一训练图像的标签，确定第一训练图像中标签的目标分布，并基于标签的目标分布以及标签的预测分布，确定静脉识别模型。本申请提供的静脉识别模型在学习了输入类型图像的标签分布的基础上，同步学习了标签与标签之间关系的目标标签分布，这样在提高了传统预测模型识别准确率的同时，进一步的提升了识别效果。
静脉识别模型训练方法图像装置

[实用新型]多模态结合的身份认证装置-CN200920106294.0无效
发明人：侯鸿川;尹德森;任福云;祁卫炜;何兰;李雪松 -专利权人：公安部第一研究所;北京中盾安全技术开发公司
申请日： 2009-03-20 - 公布日： 2010-01-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开一种多模态结合的身份认证装置，包括对指纹和指静脉图像进行采集的数据采集模块、对采集的指纹和指静脉数据进行处理的预处理模块、存储指纹和指静脉图像数据的存储单元及将自数据采集模块传送的并经过预处理且包含被鉴别者指纹和指静脉的组合特征数据与存储于存储模块中的组合特征数据进行比对的身份认证模块，其中，数据采集模块包含对指纹和指静脉进行成像的成像单元和对指纹图像和指静脉图像进行采集的采集单元，预处理模块对包含指纹图像和指静脉图像的信号进行裁切、组合叠加、滤波增强和特征点提取且形成组合特征数据。本实用新型优点在于指纹和指静脉两种特征图像合二为一，可同时比对，鉴别精度高，组合后的特征难以仿照。
多模态结合身份认证装置

[发明专利]指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置-CN202210438061.0在审
发明人：曾军英;陈宇聪;秦传波;林惜华;王迎波;朱京明;田慧明;顾亚谨 -专利权人：五邑大学
申请日： 2022-04-25 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种指静脉识别训练方法、测试方法及相关装置，应用于图像处理领域，指静脉识别训练方法包括：获取多个指静脉图像训练集；获取轻量级多源域适应网络；将源域指静脉图像训练集输入源域分支进行预训练；将目标域指静脉图像训练集输入目标域分支进行预训练；将目标域指静脉图像训练集输入主干分支进行训练，并在主干分支训练过程中通过分支中间层特征迁移模块在主干分支进行特征迁移，得到迁移训练模型；通过域迁移损失转换器计算迁移训练模型完成训练时对应的域迁移损失；根据域迁移损失对主干分支进行优化，并将优化后的主干分支作为指静脉识别模型。该指静脉识别训练方法进一步改善了指静脉识别模型的识别能力和识别效率。
静脉识别训练方法测试相关装置

[发明专利]一种基于手指静脉识别启动电子设备的方法以及电子设备-CN202211135124.1在审
发明人：张超钤;郝明友;金道为 -专利权人：广东紫文星电子科技有限公司;广东智芯光电科技股份有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于手指静脉识别启动电子设备的方法以及电子设备,包括以下步骤：将手指放置在感应区上，所述控制模块检测到手指的接触动作，并发出检测识别信号；所述红外发射模块接收检测识别信号，并对外发出红外光，所述红外光对手指进行照射；集成在感应区内的静脉采集模块对手指静脉进行采集，采集到静脉图像；静脉处理模块对采集到静脉图像进行图像分析，提取识别特征，并上传至控制模块中，所述控制模块调用系统模板中的静脉图像与采集到的静脉图像进行对比识别；当匹配成功，则解锁电子设备，所述电子设备启动；当识别异常，则激活报警电路进行报警提示；本发明采用静脉识别方式，使得电子设备具备高防伪性，从而防止他人使用。
一种基于手指静脉识别启动电子设备方法以及

[发明专利]基于静脉像素点判定的掌静脉识别方法-CN201810254124.0有效
发明人：于力;杨园园;邹见效;徐红兵 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-03-26 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于静脉像素点判定的掌静脉识别方法，求取掌静脉图像样本库的方向特征编码矩阵数据库，在求取方向特征编码矩阵时，先从掌静脉图像中提取出ROI区域图像，采用滑动窗口遍历掌静脉图像ROI区域，对于每次滑动得到的ROI子区域利用方向模板判断其中像素点是否为静脉像素点，如果是静脉像素点则利用方向模板求取ROI子区域的方向特征，如果不是静脉像素点则令其方向特征为‑1，从而得到方向特征矩阵，根据预先设置的方向特征编码表得到方向特征编码矩阵；求取待识别掌静脉图像的方向特征编码矩阵，和方向特征编码矩阵数据库中每个方向特征编码矩阵进行匹配，得到识别结果。
基于静脉像素判定识别方法

[发明专利]一种眼底动静脉图像分割方法、装置和设备-CN202111039014.0在审
发明人：吉训明;高渊;袁延超;张旭乡;武嘉琦 -专利权人：北京航空航天大学;首都医科大学宣武医院
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2021-12-28 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本公开涉及一种眼底动静脉图像分割方法、装置和设备。眼底动静脉图像分割方法具体包括：获取目标眼底图像，通过预先训练完成的图像分割模型对眼底图像进行视网膜动静脉血管分割，其中，图像分割模型包括第一级联卷积层和第二级联卷积层，第一级联卷积层对眼底图像进行一次分割，得到临时图像，随后将临时图像与眼底图像进行融合，第二级联卷积层对融合后的图像进行二次分割，得到动静脉血管分割后的图像，能够对动静脉血管进行精细分割，且分割精度较高，同时对分割后的图像进行检测，还便于了解眼底血管的状况
一种眼底静脉图像分割方法装置设备

[发明专利]一种基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法-CN202010007624.1有效
发明人：张烜;赵国栋;任湘;李学双 -专利权人：圣点世纪科技股份有限公司
申请日： 2020-01-04 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法，其包括以下步骤：1)采集或选取多个图像样本X0；2)对图像样本X0进行分割，静脉部分，获取静脉的背景二值图像Xbin；3)根据二值图像Xbin的大小及格式设计出与之相匹配的改进cGAN网络结构；4)训练改进cGAN网络，并根据所采集的数据量训练更新相适应的网络训练参数值；5)将分割细化后的指静脉细线二值图Xbin输入训练好的改进cGAN网络中，生成指静脉图像，用于指静脉注册识别。本发明通过设计改进cGAN网络结构，并通过生成器G根据输入的二值图描绘出指静脉灰度图像训练生成器和判别器D实现参数的更新，有效地解决了手指静脉在不同设备状态下引起的图像质量变化的指静脉识别性能降低的问题
一种基于改进 cgan 网络生成适用设备识别静脉图像方法

[发明专利]一种基于二维高斯最大曲率的手指静脉识别方法-CN201710182280.6有效
发明人：沈雷;李小刚;张严严;蓝师伟 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2017-03-24 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于二维高斯最大曲率的手指静脉识别方法。本发明首先利用基于二维高斯函数的最大曲率算法，提取手指静脉图像的静脉纹路和曲率空间场，然后利用手指静脉图像的曲率空间场匹配识别。实验表明，基于高斯曲率空间场的提取静脉纹路的准确性更高，基于曲率空间场的识别算法，在误识率一定情况下，识别性能明显高于传统的MHD识别算法。对于低质量手指静脉图像，本发明提出从8个方向上提取静脉特征，相比于原始的最大曲率法从4个方向提取静脉特征，能够更清晰的提取静脉信息。本发明提出的基于静脉图像曲率空间场的识别算法性能下降不明显。能够更好地表征该手指静脉的信息。
一种基于二维最大曲率手指静脉识别方法

[发明专利]基于深度学习的双目近红外肢体静脉图像的三维重建方法-CN202010862866.9有效
发明人：齐鹏;唐笠轩;李卓凡 -专利权人：同济大学
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的双目近红外肢体静脉图像的三维重建方法，包括：1：将静脉部分从原图中分割出；2：生成肢体的高精度全局稠密视差图集；3：把步骤2中获得的高精度全局稠密视差图中的静脉部分像素视差值分割出来，生成静脉稠密视差图数据集；4：利用对应的肢体静脉分割数据集和静脉稠密视差图数据集，对深度神经网络模型进行训练；5：将双目近红外肢体图像输入到深度神经网络模型中，生成与该组双目图像对应的静脉稠密视差图；6：生成肢体静脉的三维模型。与现有技术相比，本发明能够从双目近红外图像中实时地生成静脉稠密视差图，从而可以实时获取肢体静脉的三维模型和位姿信息，可供静脉穿刺机器人实时地调整规划运动轨迹。
基于深度学习双目红外肢体静脉图像三维重建方法