申请/专利权人：新疆云麒信息科技有限公司

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117877079A

主分类号：G06V40/145

分类号：G06V40/145;G06V40/14;G06V10/12;G06V10/82;G06V10/74;G06F16/901;G06N3/0464;G06F21/32

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及生物特征识别技术领域，公开了一种基于AI的掌静脉智能识别系统及方法，一种基于AI的掌静脉智能识别系统包括：掌静脉信息采集模块；图构建模块，其基于采集的掌静脉图像构建图结构数据；识别模块，其用于将采集的N个掌静脉图像输入掌静脉识别模型中；比对模块，其用于将识别模块获得的编码矩阵与掌静脉数据库中的参考编码矩阵进行对比识别；本发明采用了一种球形空间分布的掌静脉生物特征生成识别的方法，避免了拍摄手掌造成的掌静脉生物特征识别，并且适应于多相机的采集方法和球形空间分布的掌静脉特征设计基于卷积和空间特征校正与识别的掌静脉识别模型，能够准确一致性的提取掌静脉特征用于加密识别。

主权项：1.一种基于AI的掌静脉智能识别系统，其特征在于，包括：掌静脉信息采集模块，其用于采集N个手掌正面的掌静脉图像，手掌贴合球面，该球面的球心是N个掌静脉图像的相机坐标系的原点，采集N个手掌正面的掌静脉图像的相机的光轴以球面的球心为中心均匀放射分布；图构建模块，其基于采集的掌静脉图像构建图结构数据，图结构数据包括N个节点，一个节点与一个掌静脉图像建立数据联系，节点之间构建边，两个节点构建边的条件是：定义这两个节点分别为A节点和B节点，则A节点与B节点数据联系的掌静脉图像的相机的光轴的夹角小于或等于A节点与C节点数据联系的掌静脉图像的相机的光轴的夹角，C节点所述的节点集合包括除A节点和B节点之外的所有节点；每个节点包括一个连接自身的边；识别模块，其用于将采集的N个掌静脉图像输入掌静脉识别模型中，掌静脉识别模型包括：第一卷积层，其用于分别输入掌静脉图像，然后分别输出对应于每个掌静脉图像的图像特征；特征编码层，其用于输入所有掌静脉图像的图像特征和图结构数据，然后输出节点特征矩阵；空间位置识别层，其用于输入节点特征矩阵，然后输出空间位置向量；图重构层，其用于输入空间位置向量和图结构数据，然后输出第二邻接矩阵；识别层，其用于输入第二邻接矩阵和节点特征矩阵，然后输出编码矩阵；比对模块，其用于将识别模块获得的编码矩阵与掌静脉数据库中的参考编码矩阵进行对比，与任意一个参考编码矩阵匹配则输出识别成功的结果，编码矩阵与参考编码矩阵的匹配度大于设定的阈值则表示编码矩阵与参考编码矩阵匹配。

全文数据：

权利要求：

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