[发明专利]基于卷积变分自编码器网络的手指静脉识别方法及系统有效
| 申请号： | 201711392384.6 | 申请日： | 2017-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN108009520B | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 严如强;侯博瑞 | 申请（专利权）人： | 西安格威西联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/40;G06K9/62;G06N3/04;G06T7/13 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 712000 陕西省咸阳市西咸新区秦*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积变分自编码器神经网络的手指静脉识别方法及系统，该系统包括图像采集模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、图像训练模块和图像识别模块；识别方法包括获取待识别用户的手指静脉图像；对手指静脉图像信息进行图像预处理，提取手指静脉感兴趣区域(ROI)图像；通过卷积变分自编码器神经网络提取所述手指静脉感兴趣区域中的手指静脉特征编码；将特征编码输入到一个全连接网络中进行识别处理，识别所述待识别用户的身份信息。本发明能够有效地提取手指静脉特征，提高了对噪声的冗余性，明显改善手指静脉识别系统的识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 编码器 网络 手指 静脉 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积变分自编码器神经网络的手指静脉识别系统，其特征在于，该系统包括图像采集模块、图像预处理模块、图像特征提取模块、图像训练模块和图像识别模块；其中，所述图像采集模块用于采集用户的手指静脉原始图像；所述图像预处理模块用于对所述用户的手指静脉原始图像进行预处理；所述图像特征提取模块用于提取预处理后的手指静脉原始图像的特征信息；所述图像训练模块根据待训练用户的手指静脉原始图像进行训练，得到训练参数；所述图像识别模块根据训练参数识别待识别用户的身份信息。
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