一种具有自主学习能力的智能静脉认证方法和系统

摘要

本发明公开了一种具有自主学习能力的智能静脉认证方法和系统，方法中：在对全卷积神经网络深度学习模型进行反复的、定期的全局训练和不定期的局部训练相结合方式进行模型训练，在全卷积神经网络深度学习模型上线运行前，利用已积累的样本进行一次全局训练，并保存优化的特征提取、特征识别和特征分类参数；模型上线运行后，使用新登记的样本对该模型进行不定期的局部训练，完成特征分类参数的优化；在特定条件下，利用新积累的样本对模型进行定期的全局训练，再次对特征提取、特征识别和特征分类参数进行优化，保证了该模型成为一种具有自主学习能力的智能化认证系统同时增强了静脉认证的精度。