一種基于融合多尺度編碼與VGG模型的指靜脈圖像識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202110167948.6 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN112906530A 公開（公告）日 2021-06-04
申請(qǐng)公布號(hào) CN112906530A 申請(qǐng)公布日 2021-06-04
分類號(hào) G06K9/00;G06K9/32;G06K9/46;G06N3/04 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 張慧杰;丁藍(lán)宇 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 細(xì)胞谷（南京）生物科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京中企鴻陽(yáng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 蘇艷
地址 210003 江蘇省南京市江北新區(qū)新錦湖路3-1號(hào)中丹生態(tài)生命科學(xué)產(chǎn)業(yè)園D座一層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出了一種基于融合多尺度編碼與VGG模型的指靜脈圖像識(shí)別方法，包括：對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的指靜脈圖像進(jìn)行ROI感興趣區(qū)域進(jìn)行提取，得到指靜脈ROI圖像，對(duì)指靜脈ROI圖像進(jìn)行預(yù)處理；采用多尺度的局部二值模式LBP編碼算子對(duì)預(yù)處理后的指靜脈ROI圖像進(jìn)行特征編碼，得到該指靜脈ROI圖像中的中心像素點(diǎn)的特征值；重構(gòu)得到多尺度的編碼卷積濾波器；通過(guò)儲(chǔ)存器將重構(gòu)后得到的多尺度編碼圖像進(jìn)行并列式融合；建立改進(jìn)的VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；將融合后的特征圖像作為輸入，與VGG模型相結(jié)合，對(duì)預(yù)處理后的指靜脈ROI圖像進(jìn)行特征提取，得到特征向量；根據(jù)特征向量，采用特征匹配方法對(duì)待匹配的指靜脈ROI圖像進(jìn)行相似性計(jì)算。