一种融合局部编码与CNN模型手指静脉识别方法

摘要

一种基于融合局部编码与CNN模型的指静脉图像识别方法。其包括对指静脉图像进行ROI提取；采用基于加权对称局部图结构的编码算子对图像进行特征编码：得到重构后的编码卷积滤波器；建立改进的卷积神经网络模型；对指静脉ROI图像进行特征提取；对待匹配的指静脉ROI图像进行相似性度量等步骤。本发明提供的融合局部编码与CNN模型的指静脉图像识别方法不仅能够在一定程度上解决手指姿态多变的问题，具有良好的匹配效果，而且减少了网络模型可学习的参数数量，降低了学习代价，提高了匹配效率，在两个指静脉数据库上的实验结果均表明本方法具有一定的可行性。