公开(公告)号：CN116363712A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310277981.3

申请日：2023-03-21

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 潘在宇 ,  徐家梦 ,  王军 ,  康文雄

IPC: G06V40/14 ,  G06V40/12 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明公开了一种基于模态信息度评估策略的掌纹掌静脉识别方法，涉及生物识别技术领域。本发明创新性的提出了对每个样本的每个模态进行不确定性估计，自适应的动态融合，使模型能够在复杂多变场景下保证识别的可靠性和稳定性，从而可靠地融合多模态特征，实验结果表明，这种方法能够解决信息冗余和噪声影响等问题，提高识别的准确度和可靠性，能在模态质量动态变化时获得更加稳定的结果，使得认证和识别过程更加精准，使匹配更接近理想。

公开(公告)号：CN116363712B

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310277981.3

申请日：2023-03-21

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 潘在宇 ,  徐家梦 ,  王军 ,  康文雄

IPC: G06V40/14 ,  G06V40/12 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475

Abstract: 本发明公开了一种基于模态信息度评估策略的掌纹掌静脉识别方法，涉及生物识别技术领域。本发明创新性的提出了对每个样本的每个模态进行不确定性估计，自适应的动态融合，使模型能够在复杂多变场景下保证识别的可靠性和稳定性，从而可靠地融合多模态特征，实验结果表明，这种方法能够解决信息冗余和噪声影响等问题，提高识别的准确度和可靠性，能在模态质量动态变化时获得更加稳定的结果，使得认证和识别过程更加精准，使匹配更接近理想。