[发明专利]一种掌纹特征提取方法和手相识别方法在审
| 申请号： | 201811619932.9 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109670471A | 公开（公告）日： | 2019-04-23 |
| 发明（设计）人： | 邓裕强;何晓芬;廖吉平;周少煌;王飞 | 申请（专利权）人： | 广州市久邦数码科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510055 广东省广州市越秀区中山三路33号中华国际中心A塔1601、16*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种掌纹特征提取方法，包括如下步骤：获取用户的掌纹图像；将掌纹图像输入至预训练的神经网络模型，获得掌纹特征图像；其中，所述神经网络模型包括mobilenet网络的卷积层，池化层和全连接层；具体包括如下步骤将所述掌纹图像输入至mobilenet网络的卷积层，选取mobilenet网络的卷积层的其中一层输出掌纹浅层特征图像；将所述掌纹浅层特征图像输入至池化层进行池化，提取掌纹主要特征；将所述掌纹主要特征输入至全连接层，连接所有的掌纹主要特征并最终输出掌纹特征图像。本发明所述的掌纹特征提取方法具有模型小，需要计算资源少，运行时间短的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 掌纹 掌纹特征 掌纹图像 池化 卷积 神经网络模型 特征图像 连接层 浅层 图像 计算资源 特征输入 输出 网络 | ||
【主权项】：
1.一种掌纹特征提取方法，其特征在于，包括如下步骤：获取用户的掌纹图像；将掌纹图像输入至预训练的神经网络模型，获得掌纹特征图像；其中，所述神经网络模型包括mobilenet网络的卷积层，池化层和全连接层；具体包括如下步骤将所述掌纹图像输入至mobilenet网络的卷积层，选取mobilenet网络的卷积层的其中一层输出掌纹浅层特征图像；将所述掌纹浅层特征图像输入至池化层进行池化，提取掌纹主要特征；将所述掌纹主要特征输入至全连接层，连接所有的掌纹主要特征并最终输出掌纹特征图像。
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