[发明专利]一种基于度量学习的指静脉图像质量评估方法在审
| 申请号： | 202210567763.9 | 申请日： | 2022-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN114998940A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 李文生;戴坤龙;姚琼;宋丹;李长燕;姚淮锐 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学中山学院 |
| 主分类号： | G06V40/12 | 分类号： | G06V40/12;G06V40/14;G06V10/82;G06V10/75;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/74 |
| 代理公司： | 中山市粤捷信知识产权代理事务所(普通合伙) 44583 | 代理人： | 张谦 |
| 地址： | 528402 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于度量学习的指静脉图像质量评估方法，包括以下步骤：基于已知质量的指静脉图像合成不同程度的低质量图像；根据具有对比关系的分级的图像训练孪生网络，让网络学习图像对的排序关系；取孪生网络的一分支在少量数据集上进行fine‑turning，得到可以评估单张图像的卷积网络，与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：以较低的学习率，让分支网络在少量的真实数据集上进行训练，得到一个能对单个图像评估的网络模型，从而进行图像评估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 度量 学习 静脉 图像 质量 评估 方法 | ||
【主权项】：
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