申请/专利权人：杭州电子科技大学

申请日：2022-11-24

公开（公告）日：2023-03-21

公开（公告）号：CN115830370A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06V10/24;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.04.07#实质审查的生效;2023.03.21#公开

摘要：本发明提出了一种基于孪生网络与空间变换的印鉴识别方法，针对印鉴数据角度参差的特点，进行初步的旋转矫正归一化，大角度的样本会导致模型训练不收敛，通过预处理对待识别印鉴进行初步的矫正，解决了样本不均匀的问题。并且基于孪生网络思想，自建相似度衡量网络，并引入空间变换网络来对印鉴数据进行进一步的旋转矫正，再通过STN网络对印鉴数据进行进一步的旋转矫正，通过网络获得适合印鉴分类的仿射变换，在此基础上提高了识别准确率。本发明方法对于印鉴这种特殊的数据识别具有可行性与有效性。本发明可以避免有新种类印鉴数据引入时，算法失效的情况，可以做到一次训练，永久使用的效果，在一定程度上减少了训练网络的繁琐。

主权项：1.一种基于孪生网络与空间变换的印鉴识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取印鉴模版集，并从印鉴模版集中选取一张标准印鉴图，记作O，将标准印鉴图O映射成梯度直方图，获得直方图主峰横坐标位置X_o；步骤2、对待矫正印鉴图进行滤波处理，获得待矫正印鉴图D，将待矫正印鉴图D映射成梯度直方图，获得直方图主峰横坐标位置X_d；步骤3、通过直方图主峰横坐标偏移量offset＝X_o-X_d，获得待旋转角度A＝offset*b，b为角度差，最终获得矫正后的待识别印鉴图像D_j；步骤4、搭建一个基础的孪生网络N，由两路结构相同的一系列卷积层构成；步骤5、在孪生网络N输入开头添加一个空间变换层并修改损失函数，将对抗损失函数改为二元交叉熵，从而得到空间变换网络，所述空间变换网络的输入为105*105,输出为105*105；步骤6、训练空间变换网络；步骤7、将步骤3获得的矫正后的待识别印鉴图像D_j，输入到训练好的空间变换网络中，最终获得印鉴识别的结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州电子科技大学 基于孪生网络与空间变换的印鉴识别方法

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