基于多样本特征融合的掌静脉识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201810613731.1
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2018-06-14
申请人：
电子科技大学

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著录项信息

专利名称	基于多样本特征融合的掌静脉识别方法
申请号	CN201810613731.1	申请日期	2018-06-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2018-11-23	公开/公告号	CN108875629A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	于力;杨园园;邹见效;徐红兵
代理机构	成都行之专利代理事务所（普通合伙）	代理人	温利平;陈靓靓

摘要

本发明公开了一种本发明基于多样本特征融合的掌静脉识别方法，在样本采集时对每个手掌分别获取多张掌静脉图像，对于每个掌静脉图像样本分别提取NBP特征向量，对每个手掌的所有掌静脉图像的NBP特征向量进行融合，然后采用相同方法提取待识别掌静脉图像的NBP特征向量，计算待识别掌静脉图像的NBP特征向量和每个手掌的融合特征向量的相似度，将相似度最大的手掌作为掌静脉识别结果。本发明通过对每个手掌多张掌静脉图像的特征进行融合得到手掌的特征向量，可以有效提高掌静脉识别率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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