[发明专利]一种基于自学习的指静脉特征提取方法及系统在审
| 申请号： | 201710656587.5 | 申请日： | 2017-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN107563294A | 公开（公告）日： | 2018-01-09 |
| 发明（设计）人： | 胡建国;王金鹏;王德明;丁颜玉 | 申请（专利权）人： | 广州智慧城市发展研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 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自学习的指静脉特征提取方法及系统，其中，所述指静脉特征提取方法包括对获取到的待识别指静脉图像进行预处理，获取预处理后的待识别指静脉图像；采用自编码神经网络模型对所述预处理后的待识别指静脉图像进行特征提取处理，获取待识别的指静脉特征。在本发明实施例中，通过基于自学习的手指静脉特征提取方法进行特征提取，可以在确保指静脉识别精度足够的情况下，通过机器自动学习到具有描述性且高区分度的指静脉特征，降低了工作难度，提高了匹配精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自学习 静脉 特征 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于自学习的指静脉特征提取方法，其特征在于，所述指静脉特征提取方法包括：对获取到的待识别指静脉图像进行预处理，获取预处理后的待识别指静脉图像；采用自编码神经网络模型对所述预处理后的待识别指静脉图像进行特征提取处理，获取待识别的指静脉特征。
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