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

技术画像

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

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

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图1
图2
图3

法律状态时间线

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:184 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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