首页 专利交易 科技果 科技人才 科技服务 国际服务 商标交易 会员权益 IP管家助手 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索

生成对抗和余弦三元损失函数的指静脉识别方法及系统 

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

申请/专利权人:西安交通大学

摘要:公开了一种基于生成对抗网络和余弦三元损失函数的指静脉识别方法及系统,获取待识别用户的指静脉图像;对指静脉图像信息进行图像预处理,提取指静脉感兴趣区域ROI图像;通过基于生成对抗网络和余弦三元损失函数的卷积神经网络提取指静脉感兴趣区域中的指静脉特征,并识别待识别用户的身份信息。本发明能够实现指静脉图像样本扩充,生成指静脉图像,有效地提取指静脉特征,提高了对噪声的冗余性,明显改善指静脉识别系统的识别精度。

主权项:1.一种基于生成对抗网络和余弦三元损失函数的指静脉识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S100:获取待识别用户的指静脉原始图像;步骤S200:预处理所述原始图像并提取ROI图像,其中,图像数据预处理包括灰度化、边缘提取、图像增强和归一化操作;步骤S300:所述ROI图像输入卷积神经网络进行运算处理,以识别用户的身份信息,其中,所述卷积神经网络包括生成对抗网络和基于余弦三元损失函数的分类器网络;其中,分类器网络由输入层、卷积层、最大池化层、全连接层和输出层组成,采用余弦三元损失函数和softmax损失函数相结合得到的损失函数作为训练指标,通过随机梯度下降法训练分类器网络,得到对应的网络权重参数,完成训练后,通过分类器网络处理输入图像得到分类结果;分类器网络提取到的特征值为xi,其是第yi类指静脉图像的第i个样本,权重为偏置为第j层的权重和偏置分别为和bj,指静脉图像种类为N,批训练样本总数为n,所述softmax损失函数为 表示锚样本特征fai与正样本特征fpi之间的夹角,表示锚样本特征fai与负样本特征fni之间的夹角,表示特征向量ν的单位向量,则余弦三元损失函数表示为, 其中: Softphusx=log1+ex,式中,faiT的上标T为转置。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安交通大学 生成对抗和余弦三元损失函数的指静脉识别方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。