申请/专利权人：广州脉泽科技有限公司

申请日：2023-07-18

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117058727B

主分类号：G06V40/14

分类号：G06V40/14;G06V10/75;G06T5/73;G06T5/60;G06T5/50;G06V10/80;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.12.01#实质审查的生效;2023.11.14#公开

摘要：本发明提出一种基于图像增强的手部静脉图像识别方法及装置，涉及静脉图像识别的技术领域，获取手部静脉图像；对手部静脉图像进行预处理，分别得到图像样本对数据集和待增强数据集；利用所述图像样本对数据集对预设的手部静脉图像增强模型进行训练，得到训练好的手部静脉图像增强模型；将所述待增强数据集输入训练好的手部静脉图像增强模型，输出增强数据集；将所述增强数据集输入预训练的手部静脉图像识别模型，输出手部静脉图像的特征提取结果；利用所述特征提取结果进行特征匹配，得到人员识别结果，本发明降低了构建图像样本对的难度，提高了手部静脉图像识别精度，消除了隐私保护风险。

主权项：1.一种基于图像增强的手部静脉图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.获取手部静脉图像；S2.对手部静脉图像进行预处理，分别得到包含低质量的手部静脉图像和高质量的手部静脉图像的图像样本对数据集以及待增强数据集；所述对手部静脉图像进行预处理，具体包括：S21.将手部静脉图像中一定数量的图像转化为对应的灰度图；S22.利用S21得到的灰度图，计算所述灰度图对应的一维信息熵，具体计算表达式如下： 其中，k表示灰度值，pk表示灰度图中灰度值为k的像素所占的比值；S23.选择一维信息熵最低的灰度图对应原始的手部静脉图像作为低质量训练图像，选择一维信息熵最高的手部静脉图像作为高质量的目标监督图像，利用所述低质量训练图像和目标监督图像构建包含低质量的手部静脉图像和高质量的手部静脉图像的图像样本对数据集，并利用手部静脉图像中剩余的未进行预处理的图像组成待增强数据集；其中所述图像样本对数据集用于对预设的手部静脉图像增强模型进行训练，所述待增强数据集用于输入训练好的手部静脉图像增强模型；S3.利用所述图像样本对数据集对预设的手部静脉图像增强模型进行训练，得到训练好的手部静脉图像增强模型；S4.将所述待增强数据集输入训练好的手部静脉图像增强模型，输出增强数据集；S5.将所述增强数据集输入预训练的手部静脉图像识别模型，输出手部静脉图像的特征提取结果；S6.利用所述特征提取结果进行特征匹配，得到人员识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州脉泽科技有限公司 一种基于图像增强的手部静脉图像识别方法及装置

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