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发明专利
已授权
一种基于度量学习的指静脉图像质量评估方法
📄 申请号:CN202210567763.9
📄 发布日:2025/10/23
著录项目信息
申请日
2022-05-24
公开号
CN114998940B
公开日
2024-10-22
申请人
电子科技大学中山学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
G06V40_12
IPC 分类号
G06V40_12
,
G06V40_14
,
G06V10_82
,
G06V10_75
,
G06N3_045
,
G06N3_0464
,
G06N3_084
,
G06V10_74
,
技术画像
所属领域
图像质量评估
图像质量评估
度量学习
生物特征识别
应用场景
身份认证, 金融支付, 门禁考勤, 安防监控, 移动设备解锁
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摘要
本发明提供一种基于度量学习的指静脉图像质量评估方法,包括以下步骤:基于已知质量的指静脉图像合成不同程度的低质量图像;根据具有对比关系的分级的图像训练孪生网络,让网络学习图像对的排序关系;取孪生网络的一分支在少量数据集上进行fine‑tuning,得到可以评估单张图像的卷积网络,与现有技术相比,本发明具有如下的有益效果:以较低的学习率,让分支网络在少量的真实数据集上进行训练,得到一个能对单个图像评估的网络模型,从而进行图像评估。
权利要求书 (12项)
说明书
附图
……
……
图1
图2
图3
法律状态时间线
一种基于深度度量学习的指静脉特征提取方法
当前第 / 件
一种稳定性好的土壤检测装置
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覆盖
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📋 交易方式:
委托待转让
📌 交易状态:
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未申报
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