公开(公告)号：CN116994301A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202311023027.8

申请日：2023-08-11

Applicant: 安徽大学

Inventor： 王华彬 ,  李军 ,  郑武 ,  沈元康 ,  温雨萌 ,  周佳成 ,  陶亮

IPC: G06V40/14 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明属于自动控制领域，具体涉及一种基于可变曲率Gabor卷积和多分支结构的指静脉识别方法，及其对应的指静脉识别系统和指静脉验证设备。本发明方案首先对传统的Gabor滤波器进行改进，加入可变曲率，以便提取到静脉曲线中的不同弯曲程度信息。其次，将可变曲率Gabor函数构造成可学习的VC‑Gabor卷积层，利用神经网络反向传播来更新VC‑Gabor卷积层的参数，使学习到的VC‑Gabor滤波器方向、尺度和曲率更加丰富，并且避免了复杂的手动调参。最后，再结合经典的CNN网络中的卷积层设计一种包含VC‑Gabor卷积层和自适应多分支结构的网络模型，进而利用网络模型进行指静脉图像的快速识别。本发明解决了现有指静脉识别方法精度不足，鲁棒性差的缺陷。