[发明专利]一种基于神经网络模型的手指静脉识别方法及系统在审
| 申请号： | 201710515995.9 | 申请日： | 2017-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN107392114A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 胡建国;王金鹏;王德明;吴劲;周检根 | 申请（专利权）人： | 广州智慧城市发展研究院;广州搏创信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510800 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络模型的手指静脉识别方法及系统，其中所述手指静脉识别方法包括获取待识别用户的手指静脉图像信息；对所述手指静脉图像信息进行图像信息预处理，获取预处理后图像信息；对所述预处理后图像信息进行降维局部二元特征提取处理，获取待识别用户的手指静脉特征信息；采用通过深度信念网络训练的神经网络模型对所述待识别用户的所述指静脉特征信息进行识别处理，识别所述待识别用户的身份信息。在本发明实施例中，可以较大程度解决指静脉识别系统对于光线变化的问题，提高了对噪声的冗余性，并且在匹配阶段使用神经网络提高了匹配精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 模型 手指 静脉 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络模型的手指静脉识别方法，其特征在于，所述手指静脉识别方法包括：获取待识别用户的手指静脉图像信息；对所述手指静脉图像信息进行图像信息预处理，获取预处理后图像信息；对所述预处理后图像信息进行降维局部二元特征提取处理，获取待识别用户的手指静脉特征信息；采用通过深度信念网络训练的神经网络模型对所述待识别用户的所述指静脉特征信息进行识别处理，识别所述待识别用户的身份信息。
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