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摘要:针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的手指静脉分割算法能够有效地对静脉进行分割,提高手指静脉认证系统的认证精度....
[期刊论文] 唐俐 刘霞
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CSTPCD CSSCI 北大核心
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摘要:物资管理工作的好坏,直接对现代企业的生产经营活动有重大的影响,搞好企业物资管理工作是十分必要的.实践证明,在企业物资管理中运用ABC分类法,提高了计划的实现率,压缩了库存,减少了物资资金的占用,加速了物资资金的周转,减少了产品质量事故,极大地提高了企业的物资管理水平....
摘要:针对伪造的手指静脉图像能够成功攻击手指静脉识别系统,从而使得其识别系统安全性能大大降低的问题,提出了一种基于深度置信网络的手指静脉防伪检测的方法;通过逐层无监督的学习方法预训练深度网络的权值参数,以及有监督的BP神经网络微调深度网络的权值参数,从而提取到手指静脉图像的特征,用于静脉图像的检测;实验结果证明所提出的手指静脉防伪检测方法能够有效地识别出假手指静脉图像;通过对比性实验研究,发现此方法提高了手指静脉识别系统的安全性能....
摘要:近来研究表明,伪造的手指静脉图像能够成功攻击手指静脉识别系统,使得识别系统的安全性能大大降低.因此本文围绕手指静脉识别防伪对研究现状和深度学习方法进行介绍....
[专利] 发明专利 CN201711023496.4
重庆工商大学 2018-04-10
摘要:本发明提供一种手指静脉图像防伪鉴别方法及系统,该方法包括以下步骤:S1:采集手指静脉图像以及对采集的图像进行真假标注;S2:将标注的真假图像分为训练集、验证集以及测试集,所述训练集中的图像是将标注后的图像进行分块操作后所得;S3:DBN模型的构建及训练;S4:BP模型的构建及训练;S5:提取BP模型中所有隐含层的特征;S6:将提取的所有隐含层的特征作为输入图像的多层次特征向量输入SVM模型进行训练,并确定SVM参数;S7:幅将每幅图像所有块的真假分数进行融合来计算全局分数,通过全局分数来判断手指静脉图像的真假。本发明能够有效提升手指静脉图像防伪鉴别的精度,改善认证系统的安全性能。
[专利] 发明专利 CN201711135122.1
重庆工商大学 2018-03-23
摘要:本发明实施例提供的基于自编码器的手指静脉防伪鉴别方法及系统,属于生物特征识别技术领域。基于自编码器的手指静脉防伪鉴别方法,首先根据采集的手指静脉图像和它对应的标签建立训练集合。其次,构建稀疏自编码器模型并利用灰度图像训练集合对其进行训练。然后,利用训练好的SAE的权值初始化神经网络,并对其进行训练。将神经网络每个隐含层的输出作为提取的特征向量。最后,将各特征向量分别输入到随机森林分类器,并将输出结果用贝叶斯模型进行决策融合,以实现对手指静脉的真伪鉴别。
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