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[发明专利]一种手指静脉识别系统-CN201810661541.7在审
发明人：黎剑鸣 -专利权人：黎剑鸣
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种手指静脉识别系统，包括用户注册子系统和用户验证子系统，所述用户注册子系统用于获取注册用户的手指静脉图像，形成手指静脉数据库，所述用户验证子系统用于获取待验证用户手指静脉图像，通过与手指静脉数据库中的手指静脉图像进行比对本发明的有益效果为：通过用户注册和识别，实现了手指静脉对用户身份进行验证。
手指静脉用户注册手指静脉识别手指静脉图像用户验证数据库验证静脉图像身份验证用户身份用户手指注册用户比对

[发明专利]一种基于深度学习特征融合的掌静脉活体检测方法-CN202310914788.6有效
发明人：周杨钢;李学双;赵国栋 -专利权人：江苏圣点世纪科技有限公司
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V40/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习特征融合的掌静脉活体检测方法，属于生物识别技术领域，包括以下步骤：采集用户的掌静脉图像，对其进行归一化处理，获得目标训练图像；构建掌静脉活体检测模型，掌静脉活体检测模型包括特征提取分类分支和特征边界监督分支；将目标训练图像输入掌静脉活体检测模型，分别计算特征提取分类分支和特征边界监督分支损失，并根据所述损失训练所述掌静脉活体检测模型；将待检测的掌静脉图像输入训练完成的掌静脉活体检测模型中，得到待检测的掌静脉图像的活体分类结果
一种基于深度学习特征融合静脉活体检测方法

[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的指静脉验证身份识别方法-CN201710089988.7在审
发明人：黄厚钧;李文新 -专利权人：北京大学
申请日： 2017-02-20 - 公布日： 2017-07-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的指静脉验证身份识别方法。本方法为1)采集或选取多个样本图像，即指静脉近红外图像；其中，每一手指对应至少两个样本图像；2)对于每一所述近红外图像，生成一指静脉特征模板；3)利用各所述指静脉特征模板训练基于深度卷积神经网络，得到一个将同一手指的一对指静脉特征模板映射到一个相似度的基于深度卷积神经网络；4)利用训练后的基于深度卷积神经网络计算待验证指静脉近红外图像的指静脉特征模板与每一样本图像的指静脉特征模板的相似度，并据相似度判断两者是不是同一个手指的指静脉近红外图像。
一种基于深度卷积神经网络静脉验证身份识别方法

[发明专利]手指静脉识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质-CN201910783121.0有效
发明人：方沛宇;李静慧 -专利权人：北京智脉识别科技有限公司
申请日： 2019-08-23 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种手指静脉识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中，该方法包括：将待识别手指静脉图像输入卷积神经网络中，卷积神经网络输出待识别手指静脉图像的特征向量；将待识别手指静脉图像的特征向量输入图神经网络的卷积神经网络中，输出每两个特征向量之间的关系信息，将待识别手指静脉图像的特征向量作为图神经网络的节点嵌入，将每两个特征向量之间的关系信息嵌入作为图神经网络的边嵌入，图神经网络输出待识别手指静脉图像的预测标签，图神经网络是采用手指静脉图像的特征向量、特征向量之间的关系以及手指静脉图像对应的预测标签训练得到的。该方案可以有效地提高手指静脉识别的精度。
手指静脉识别方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]基于掌静脉数据的认证设备、方法、电子设备及存储介质-CN202210581477.8在审
发明人：韩冬冬;李镇旭;徐华斌;孙正康 -专利权人：青岛奥美克生物信息科技有限公司
申请日： 2022-05-26 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于掌静脉数据的认证设备，包括：数据获取装置，数据获取装置用于获取手掌图像并基于手掌图像获取掌静脉数据；数据处理装置，数据处理装置包括左/右手掌判断模块，左/右手掌判断模块基于数据获取装置获取的手掌图像的图像特征判断手掌图像为左手掌图像或右手掌图像；数据存储模块，数据存储模块用于存储左手掌静脉数据及右手掌静脉数据；数据获取装置基于左/右手掌判断模块的判断结果获取左手掌静脉数据或者右手掌静脉数据以存储至数据存储模块，左手掌静脉数据与右手掌静脉数据被分开存储
基于静脉数据认证设备方法电子设备存储介质

[发明专利]多模态结合的身份认证系统及方法-CN200910080133.3有效
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： 2009-08-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态结合的身份认证系统，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。本发明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系统方法

[发明专利]手指静脉认证系统的静脉特征提取方法-CN200710093053.2有效
发明人：余成波;秦华锋;张睿 -专利权人：重庆工学院
申请日： 2007-11-27 - 公布日： 2008-04-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种手指静脉认证系统的图像静脉特征提取方法，它首先提取手指静脉图像的谷形区域，对于手指静脉图像的每一个像素，在以该像素为中心的9×9窗口内，把静脉的走向分为8个方向，然后根据8个方向设计8个谷形检测算子，分别对每个像素点9×9的邻域内的点相乘，然后对积累加求和，最后将最大的累加和作为该点像素的灰度值，得到一个图像；但是该图像中的特征存在伪静脉特征和噪声，接下来对该矩阵进行阈值分割，最后得到提取静脉特征本发明在能够准确的提取图像中感兴趣的静脉特征，减少提取错误特征和漏掉真实特征，同时可以提高整个系统的识别精度和提高图像处理速度。
手指静脉认证系统特征提取方法

[发明专利]基于分类损失的生成对抗网络修复异常静脉图像的识别方法及装置-CN202110039305.3有效
发明人：赵国栋;李学双;张烜 -专利权人：北京圣点云信息技术有限公司
申请日： 2021-01-13 - 公布日： 2021-04-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分类损失的生成对抗网络修复异常静脉图像的识别方法及装置，所述的静脉图像识别方法包括以下步骤：1）形成训练集；2）搭建基于SK‑ResNet的生成器网络；3）搭建基于CNN的判别器网络；4）搭建基于SK‑ResNet的分类网络；5）采用正常静脉图像B对基于SK‑ResNet的分类网络进行训练；6）修复缺损静脉图像A形成修复后的静脉图像C；7）更新生成器参数；8）更新基于CNN的判别器网络的参数；9）进行若干次迭代训练；10）基于最优的生成器模型获得修复后的静脉图像；11）提取静脉特征；12）进行识别。本发明在生成器网络以及分类器网络中加入SK‑ResNet结构，大大减少了模型的参数量，减轻了卷积神经网络的梯度消失问题，提高了网络提取静脉图像特征的能力。
基于分类损失生成对抗网络修复异常静脉图像识别方法装置

[发明专利]静脉图像识别方法、装置、电子设备及可读存储介质-CN202110186416.7在审
发明人：姚琼;徐翔;宋丹;李文生 -专利权人：电子科技大学中山学院
申请日： 2021-02-08 - 公布日： 2021-05-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种静脉图像识别方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法通过对原始静脉图像进行感兴趣区域ROI提取，获得包含静脉区域的ROI图像，从而可以去除一些无用的区域，便于后续能够减少对无用特征的提取，有效提取到静脉特征，然后再对ROI图像进行相位一致性的边缘检测和特征提取，从而可获得包含不同方向的相位一致性特征的目标图像，由于提取到的相位一致性特征受图像亮度和对比度的影响较小，所以，能够更好地提取到静脉特征，以便于在将目标图像与预设模板图像进行匹配，可以对原始静脉图像实现更准确的识别
静脉图像识别方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]图像处理方法及装置、电子设备及存储介质-CN202211089781.7在审
发明人：黄文豪;张欢;王瑜;陈宽;王少康 -专利权人：推想医疗科技股份有限公司
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像处理方法及装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取皮质期图像和第一髓质期图像；将第一髓质期图像输入第一分割模型中，获取髓质期的静脉分割结果；将皮质期图像和第一髓质期图像进行配准，获取第一配准形变场，其中第一配准形变场为第一髓质期图像与皮质期图像配准时的形变路径；基于第一配准形变场对髓质期的静脉分割结果进行变换，获取第一皮质期的静脉分割结果；计算第一皮质期的静脉分割结果的中线；基于中线和皮质期图像，获取第二皮质期的静脉分割结果。本申请的技术方案能够在皮质期图像中，提高静脉分割的精度。
图像处理方法装置电子设备存储介质

[发明专利]指静脉识别方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910600301.0有效
发明人：房远志;宋德超;李绍斌 -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： 2019-07-04 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本申请涉及一种指静脉识别方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：获取待识别指静脉图像，确定待识别指静脉图像中手指的平移信息；提取待识别指静脉图像中的感兴趣区域，对感兴趣区域进行特征提取，得到感兴趣区域对应的指静脉特征图；将指静脉特征图划分为多个子区域，根据预先获得的经验信息为每一个子区域设置一个对应的权重值；若在待识别指静脉图像中手指向第一方向偏离中心线，则指静脉特征图中在第一方向上的预设子区域的权重值低于位于其他子区域的权重值；计算待识别指静脉图像分别与预设数据库中多个指静脉图像之间的相似度，并根据相似度输出识别结果。
静脉识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于无监督域适应的指静脉识别方法、装置及存储介质-CN202210414482.X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： 2022-04-20 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于无监督域适应的指静脉识别方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：采集指静脉图像；对所述指静脉图像进行预处理得到感兴趣区域ROI图像；根据预设的指静脉数据集和预设的无监督域适应特征提取网络对所述ROI图像进行特征提取处理，得到指静脉特征；根据预设的指静脉数据库和预设的分类网络对所述指静脉特征进行匹配处理，得到指静脉识别结果。根据本发明实施例的方案，解决了单一数据集训练的指静脉识别系统中存在泛化能力较差的现象，并且本发明实现了指静脉无监督学习，无需制作受采集者的指静脉标签即可完成特征提取。
基于监督适应静脉识别方法装置存储介质

[发明专利]身份识别方法、装置、终端以及存储介质-CN202111241719.0在审
发明人：陈丛;顾凤香;滕海 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：在进行身份识别方法的过程中，可以在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行第一预处理，然后根据进行预处理后的最终掌静脉图像对待测者的身份进行识别；还可以在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理，然后根据进行预处理后的最终掌静脉图像对待测者的身份进行识别；还可以在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之前进行第一预处理，然后在采集待测者的手掌的最终掌静脉图像之后进行第二预处理，最后根据进行预处理后的最终掌静脉图像对待测者的身份进行识别
身份识别方法装置终端以及存储介质

[发明专利]基于图像质量评价的手指静脉感兴趣区域图像筛选方法-CN201610525482.1有效
发明人：陈朋;孙中海;姜立;党源杰 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种基于图像质量评价的手指静脉感兴趣区域图像筛选方法，包括以下步骤：1)采集到不同PWM波占空比下的手指静脉图像；2)对手指静脉图像做ROI提取：二值化提取出手指静脉，进行关键区域定位；3)筛选处理后得到的ROI图像：计算每个人每个PWM波占空比下的ROI图像的二维熵值，然后删去二维熵值较低的2张图像，然后计算该人所有ROI图像的二维熵质量分数，筛选出质量分数高于设定阈值的图像作为最后的ROI图像；4)采用本发明提供一种能获得高质量手指静脉ROI图像的一种基于图像质量评价的手指静脉感兴趣区域图像筛选方法。
一种基于图像质量评价手指静脉感兴趣区域筛选方法

[发明专利]一种基于图像处理的手指静脉图像质量评价方法-CN202010114880.0有效
发明人：田联房;邝东海;杜启亮;黎春翔 -专利权人：华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院
申请日： 2020-02-25 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06V40/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像处理的手指静脉图像质量评价方法，包括步骤：1)获取原始采集手指静脉感兴趣区域图片；2)利用均值滤波和中值滤波滤除图像噪声，得到去除噪声后的图像；3)利用同态滤波增强去除噪声后的图像的对比度，得到对比度增强后的图像；4)利用方向纹理滤波增强对比度增强后的图像的纹理细节，得到纹理增强后的图像；5)设置阈值，对纹理增强后的图像进行二值化处理，得到手指静脉二值图像；6)利用连通域信息，对手指静脉二值图进行连通域分析，去除面积小于阈值区域，并统计剩余区域面积，获得图像质量分数。本发明可有效地反映了采集到的手指静脉图像质量，从而有效解决没有通用的手指静脉图像质量评价方法的问题。
一种基于图像处理手指静脉质量评价方法