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公开(公告)号：CN118298473A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410382353.6
申请日：2024-03-29
IPC: G06V40/14 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种小样本下的手背静脉识别方法、装置、介质及产品，涉及手背静脉识别技术领域。方法包括：构建改进手背静脉识别模型；获取手背图片训练集；对手背图片训练集进行增强处理，得到增强数据集；利用增强数据集训练改进手背静脉识别模型；获取待识别手背图片；将待识别手背图片输入到改进手背静脉识别模型中，得到手背静脉识别结果。本发明通过构建和训练改进手背静脉识别模型能够基于小样本提高手背静脉识别精度。
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公开(公告)号：CN117275043A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311452808.9
申请日：2023-11-01
IPC: G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开一种基于标签引导的手背静脉识别方法，旨在缓解液滴的存在对模型性能的限制这一问题。该方法包括：采集手背静脉图像数据集并划分为训练集、验证集及测试集；对训练集与验证集进行数据增强操作；构造手背静脉分类任务匹配任务，并将上述网络结构作为基础模型；引入并行的液滴分类任务，并将其输出向量与基础模型进行融合；联合训练上述三种任务得到最优模型；采用上述模型计算待测图像与图像库中图像的相似度距离，进而得到预测结果；构造类内图像对与类间图像对，完成对模型性能的评价。本发明解决了手背存在液滴状况下，现有技术缺乏相应解决方案的问题，且通过实验验证了提出方法能够较好地提升液滴存在时的手背静脉识别性能。
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公开(公告)号：CN117670824A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311656612.1
申请日：2023-12-05
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/143 , G06V40/145 , G06V10/776 , G06T5/90 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开一种基于多指标融合的血管图像质量评价方法，旨在设计一个能够较好地对血管图像质量进行评价的客观方案。该方法包括：采集血管图像数据并划分为训练集、验证集、测试集及参考图像库；对上述训练集与验证集进行数据增强；对上述训练集、验证集基于多个单项及综合指标制作相关评价标签；构造基于多指标融合的血管图像质量评价模型；联合训练上述血管图像质量评价模型；将训练好的模型用于匹配任务的预测，得到与参考图像中相似度距离最小的图像及相应主观评价类别标签，完成对图像质量的评价；基于测试集构造类内匹配对与类间匹配对，并结合训练好的模型完成对模型性能的评估。通过实验验证了本发明能够有效对血管图像质量进行客观评价。
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公开(公告)号：CN115359549A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211023677.8
申请日：2022-08-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种融合深度信息的手部静脉识别方法及装置，涉及静脉识别技术领域。方法包括：采集目标图像组；目标图像组包括两幅具有视差的手部静脉图像；对两幅手部静脉图像分别进行预处理，得到两幅静脉纹理图像；将两幅静脉纹理图像进行匹配，得到一幅深度图像；将深度图像与两幅静脉纹理图像进行叠加，得到一幅待识别三通道图像；将待识别三通道图像输入至特征参数提取模型中进行特征参数提取，得到待识别特征参数；计算待识别特征参数与各样本数据组对应的样本特征参数之间的目标欧式距离；根据各目标欧氏距离的大小确定目标图像组对应的个体。本发明能够提高静脉识别的可靠性，避免静脉识别装置被破解。
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