公开(公告)号：CN112488935A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011350798.4

申请日：2020-11-26

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 王智霖 ,  沈雷 ,  蒋寒琼

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06T7/11 ,  G06T7/41

Abstract: 本发明公开了一种基于纹理约束和泊松融合的生成对抗指静脉图像修复方法。本发明步骤如下：S1、利用初步修复卷积网络对受损指静脉图像进行初步修复，得到模糊指静脉图像；S2、基于泊松融合的图像重建，在重建中对指静脉受损区域与周围实际像素边界进行融合获得指静脉图像Ⅰ；S3、基于注意力机制的精确修复卷积网络对步骤S2获取的指静脉图像Ⅰ进行精确修复得到指静脉图像Ⅱ；S4、对步骤S3获取的指静脉图像Ⅱ再次进行图像重建，获得重建后指静脉图像Ⅲ；S5、计算指静脉图像Ⅲ的生成损失；S6、对步骤S5得到的损失进行结合，得到最终的损失函数；S7、判别器网络对重建后指静脉图像Ⅲ进行判决。本发明图像质量和识别率均有提升。

公开(公告)号：CN111611856A

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN202010311823.1

申请日：2020-04-20

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 何晶 ,  沈雷 ,  蒋寒琼 ,  何必锋

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/42 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明提供一种基于top-k分块的加权近邻二值模式识别方法。本发明首先采集红外指静脉图像，通过双线性插值方法将获得的红外指静脉原始图像进行尺度归一化，再将归一化后的图像等分成M×N块，图像块的大小为 建立图像单位分块内的编号矩阵，然后根据得到的编号矩阵构建水平特征矩阵和竖直特征矩阵，以此对图像进行遍历编码，得到最终的WNBP特征图像；获得每块分块的特征匹配值；最后进行top-k的分块匹配策略，筛选出最终用于比对匹配的块。本发明方法能够更好提取相邻像素之间灰度关系，能够避免将一些产生干扰的参考方向引入比对过程，从而造成不必要的性能损失，排除噪声干扰，从而提升整体识别性能。