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公开(公告)号：CN114913610B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210671731.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/70 , G06V10/25 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于指纹和指静脉的多模态识别方法，将采集到的指纹、指静脉图片，分别作为网络的独立输入，用于特征提取和分析；分别从通道与空间的维度，通过注意力机制，分析指纹与对应的指静脉之间的相关性，融合指纹与指静脉特征；使用Softmax函数，确定最终的生物特征识别结果。本方法预处理操作简单，只需要提取指纹、指静脉的ROI即可，可以最大限度地保存图像中的细节特征，减少额外的计算机资源消耗；相比于现有使用单一生物模态的生物特征识别方法，本发明提出融合指纹、指静脉图像，可显著增加生物特征的判别性特征，通过挖掘不同生物特征之间的互补性信息，提高生物特征识别系统的准确率。
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公开(公告)号：CN114913564A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210668699.3
申请日：2022-06-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 基于ResNet和DenseNet的指静脉识别方法，采用ResNet和DenseNet两种网络分别处理同一静脉图片在不同模态下的静脉图像。其中，ResNet处理原始静脉图像；DenseNet处理ROI（Region Of Interest，ROI）区域定位后的静脉图像。两个网络相互独立，并分别进行特征提取。最后，本发明使用一种自适应阈值融合方法，对两个网络的输出结果进行特征融合，得到最终的识别结果。本方法能够得到更为丰富的特征信息，有利于提升识别准确率；可以对两个网络发挥的效用进行准确的评估，并在此基础上进行综合，有利于提升最终结果的准确性；可以使用相对更少的训练数据，就能达到较好的识别性能。
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公开(公告)号：CN116246355A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310056814.6
申请日：2023-01-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/40 , G06V40/14 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 基于胶囊网络的指静脉仿冒攻击检测方法，引入了胶囊网络，胶囊网络不仅适用于小样本的指静脉数据集，而且在CNN基础上用向量表示的胶囊代替神经元，可以更好地处理相对位置、角度等空间信息，增强网络对于手指偏移和旋转场景下的适应性；提出了一种贝叶斯路由算法，增加了胶囊的微分熵作为计算激活值的考量，最终分类时选择激活概率较高且集中程度较大的特征胶囊，有助于提高真伪静脉分类的准确率；通过模拟胶囊参数的不确定性，可减少训练误差，提升识别准确率。
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公开(公告)号：CN114913610A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210671731.3
申请日：2022-06-15
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于指纹和指静脉的多模态识别方法，将采集到的指纹、指静脉图片，分别作为网络的独立输入，用于特征提取和分析；分别从通道与空间的维度，通过注意力机制，分析指纹与对应的指静脉之间的相关性，融合指纹与指静脉特征；使用Softmax函数，确定最终的生物特征识别结果。本方法预处理操作简单，只需要提取指纹、指静脉的ROI即可，可以最大限度地保存图像中的细节特征，减少额外的计算机资源消耗；相比于现有使用单一生物模态的生物特征识别方法，本发明提出融合指纹、指静脉图像，可显著增加生物特征的判别性特征，通过挖掘不同生物特征之间的互补性信息，提高生物特征识别系统的准确率。
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