[发明专利]一种基于卷积神经网络和哈希编码的掌纹图像识别方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络和哈希编码的掌纹图像识别方法，具体步骤包括基于预训练的卷积神经网络生成掌纹图像卷积特征，选择中间一层卷积特征向量化形成高维卷积特征；其次，采用主成分分析法对高维卷积特征进行降维处理，得到低维子空间的掌纹图像特征；然后，根据训练样本集的语义相似矩阵采用有监督哈希编码的方法编码得到二进制哈希码，基于训练样本集的低维卷积特征及二进制哈希码，训练一个q位二进制分类器；最后，在特征匹配阶段将测试样本集的低维卷积特征输入二进制分类器中对低维掌纹特征进行分类，达到识别的目的。本发明结合卷积神经网络及哈希编码的优点，能有效地区分不同的掌纹，显著提高掌纹图像的识别精度。

主权项

一种基于卷积神经网络和哈希编码的掌纹图像识别方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：步骤1：采用预训练的卷积神经网络对给定数据集中的掌纹图像进行特征提取，取中间的一层掌纹卷积特征向量化形成高维卷积特征；步骤2：基于步骤1的高维卷积特征，采用主成分分析的方法对其进行降维处理，得到低维的掌纹卷积特征；步骤3：根据训练样本集的标签构造语义相似矩阵，采用有监督哈希编码的方法进行编码得到二进制哈希编码；步骤4：基于步骤2和3得到的训练集掌纹图像的低维卷积特征和二进制哈希编码，训练一个分类器，将基于步骤1和2得到的测试集的低维卷积特征输入到该分类器中，得到待识别样本的哈希编码，通过与掌纹数据库进行汉明匹配，从而实现高精度的掌纹图像识别。