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公开(公告)号：CN112711748B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110053733.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 电子科技大学中山学院 , 中山市小榄镇生产力促进中心
Abstract: 本申请提供一种指静脉身份认证方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对复杂的图像采集环境中采集的图像进行指静脉身份认证的误识别率较高的问题。该方法包括：获取待认证身份人员的指静脉图像；提取指静脉图像中的感兴趣区域；提取感兴趣区域中的拉东‑类特征图；计算拉东‑类特征图与特征模板库中的多个特征图的相似度，获得多个相似度；根据多个相似度确定待认证身份人员的身份信息。在上述的实现过程中，通过使用拉东‑类特征图能够有效地降低对复杂的图像采集环境中采集的图像进行指静脉身份认证的误识别率。
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公开(公告)号：CN112784837B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110107665.2
申请日：2021-01-26
Applicant: 电子科技大学中山学院 , 中山市小榄镇生产力促进中心
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06T7/12 , G06T7/194
Abstract: 本申请提供一种感兴趣区域提取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待认证身份人员的指静脉图像；对指静脉图像进行卷积运算，获得卷积结果图像；对卷积结果图像进行二值化运算，获得二值化图像；对二值化图像进行细化运算，获得细化图像；对细化图像进行曲线追踪，获得指边缘曲线；根据指边缘曲线对指静脉图像进行图像分割，获得指静脉图像的感兴趣区域。在上述的实现过程中，通过对指静脉图像进行卷积运算、二值化运算、细化运算和曲线追踪，有效地提高了获得指边缘曲线的精度，(56)对比文件史永胜等.基于小波双立方配比插值的Bessel拟合图像复原算法《.科学技术与工程》.2020,第20卷(第23期),9472-9477.俞云.指静脉识别算法及其密码应用《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2018,(第02期),正文第7-10、31-32页.唐志健.基于立体视觉的深度信息恢复技术研究《.中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士) 信息科技辑》.2006,(第08期),正文第26-34页.Wan Kim等.Multimodal BiometricRecognition Based on Convolutional NeuralNetwork by the Fusion of Finger-Vein andFinger Shape Using Near-Infrared (NIR)Camera Sensor《.sensors》.2018,第18卷1-34.
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公开(公告)号：CN113128478B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202110538994.2
申请日：2021-05-18
Applicant: 电子科技大学中山学院 , 中山市希道科技有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464
Abstract: 本申请提供一种模型训练方法、行人分析方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。其模型训练方法通过对每级网络中的网络参数进行逐层更新，从而可对参数实现更好的梯度更新，获得更好的训练效果。并且在训练过程中更新参数的同时更新权重，相比于人工凭借经验进行权重设置的方式，本申请的方案能在训练过程中基于参数的更新获得更好的权重，有利于提高模型的训练精度。
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公开(公告)号：CN114998940A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210567763.9
申请日：2022-05-24
Applicant: 电子科技大学中山学院
Abstract: 本发明提供一种基于度量学习的指静脉图像质量评估方法，包括以下步骤：基于已知质量的指静脉图像合成不同程度的低质量图像；根据具有对比关系的分级的图像训练孪生网络，让网络学习图像对的排序关系；取孪生网络的一分支在少量数据集上进行fine‑turning，得到可以评估单张图像的卷积网络，与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：以较低的学习率，让分支网络在少量的真实数据集上进行训练，得到一个能对单个图像评估的网络模型，从而进行图像评估。
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公开(公告)号：CN113128478A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110538994.2
申请日：2021-05-18
Applicant: 电子科技大学中山学院 , 中山市希道科技有限公司
Abstract: 本申请提供一种模型训练方法、行人分析方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。其模型训练方法通过对每级网络中的网络参数进行逐层更新，从而可对参数实现更好的梯度更新，获得更好的训练效果。并且在训练过程中更新参数的同时更新权重，相比于人工凭借经验进行权重设置的方式，本申请的方案能在训练过程中基于参数的更新获得更好的权重，有利于提高模型的训练精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112861692A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110139999.8
申请日：2021-02-01
Applicant: 电子科技大学中山学院
Abstract: 本申请提供一种房间分类模型构建方法及装置、房间分类方法及装置，该方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集包括多个房间数据样本，每一房间数据样本包括房间的多个属性、每一属性对应的数据类型以及房间类型，所述房间的多个属性包括房间的几何信息和门窗信息；根据所述训练样本集中每一房间数据样本的多个属性、每一属性对应的数据类型以及房间类型构建决策树，以获得构建完成的房间分类模型。
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公开(公告)号：CN114973336B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210543640.1
申请日：2022-05-19
Applicant: 电子科技大学中山学院
IPC: G06V40/12 , G06V40/14 , G06V10/25 , G06V10/30 , G06V10/46 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于深度度量学习的指静脉特征提取方法，包括以下步骤：步骤1，对指静脉原始图像做预处理，提取图像的感兴趣区域；步骤2，将正负样本对组成的三元组(a,p,n)传入特征提取网络，得到特征三元组，步骤3，在欧式度量空间上计算损失,然后，将特征三元组传入分类器得到类别概率，并计算在余弦度量空间上的损失，通过反向传播一并优化，与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：(1)基于样本配对的训练方式，让数据集以另一种形式得到了扩充。(2)能够提取显著性特征，在度量空间中达到同类距离小，异类距离大的目标。(3)具有良好的鲁棒性，在大规模的数据集上仍然有不错的性能。
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公开(公告)号：CN112784837A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110107665.2
申请日：2021-01-26
Applicant: 电子科技大学中山学院
IPC: G06K9/32 , G06K9/00 , G06K9/34 , G06K9/46 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06T7/12 , G06T7/194
Abstract: 本申请提供一种感兴趣区域提取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待认证身份人员的指静脉图像；对指静脉图像进行卷积运算，获得卷积结果图像；对卷积结果图像进行二值化运算，获得二值化图像；对二值化图像进行细化运算，获得细化图像；对细化图像进行曲线追踪，获得指边缘曲线；根据指边缘曲线对指静脉图像进行图像分割，获得指静脉图像的感兴趣区域。在上述的实现过程中，通过对指静脉图像进行卷积运算、二值化运算、细化运算和曲线追踪，有效地提高了获得指边缘曲线的精度，再使用高精度的指边缘曲线对指静脉图像进行图像分割，从而提高了获得指静脉图像的感兴趣区域的精度。
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公开(公告)号：CN112711748A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202110053733.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 电子科技大学中山学院
Abstract: 本申请提供一种指静脉身份认证方法、装置、电子设备及存储介质，用于改善对复杂的图像采集环境中采集的图像进行指静脉身份认证的误识别率较高的问题。该方法包括：获取待认证身份人员的指静脉图像；提取指静脉图像中的感兴趣区域；提取感兴趣区域中的拉东‑类特征图；计算拉东‑类特征图与特征模板库中的多个特征图的相似度，获得多个相似度；根据多个相似度确定待认证身份人员的身份信息。在上述的实现过程中，通过使用拉东‑类特征图能够有效地降低对复杂的图像采集环境中采集的图像进行指静脉身份认证的误识别率。
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公开(公告)号：CN114998940B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210567763.9
申请日：2022-05-24
Applicant: 电子科技大学中山学院
Abstract: 本发明提供一种基于度量学习的指静脉图像质量评估方法，包括以下步骤：基于已知质量的指静脉图像合成不同程度的低质量图像；根据具有对比关系的分级的图像训练孪生网络，让网络学习图像对的排序关系；取孪生网络的一分支在少量数据集上进行fine‑tuning，得到可以评估单张图像的卷积网络，与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：以较低的学习率，让分支网络在少量的真实数据集上进行训练，得到一个能对单个图像评估的网络模型，从而进行图像评估。
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