【技术实现步骤摘要】
一种基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法
本专利技术属于信息安全的身份识别验证
，尤其涉及一种基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法。
技术介绍
手指静脉识别是一种前沿的生物特征识别技术，它是利用手指内静脉的红外图像来进行身份识别，具有生物活体识别、体内特征识别和非接触式识别三个特点。指静脉识别确保了被识别者的手指静脉难以伪造，因此手指静脉识别系统安全等级高，特别适用于高安全级别的场所，各种指静脉的识别有关技术也在不断提升识别的性能，识别的精度与速度的也在逐步提升。目前，指静脉识别技术的过程如专利号为CN101840511B的中国专利技术公开的手指静脉特征提取与匹配识别方法，包括通过红外图像采集装置获取手指静脉图像，并对图像进行预处理，特征提取，识别分析步骤；所述预处理包括彩色图像进行灰度化、手指区域提取、采用方向滤波和增强、按照手指轮廓标记提取手指静脉纹路并二值化、采用面积消除法去噪、将图像的大小标准化为统一的图像；特征提取的方法为：对手指静脉纹路图进行子块划分，对于...
【技术保护点】
1.一种基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法，其特征在于：其包括以下步骤：/n1)采集或选取多个图像样本X
【技术特征摘要】
1.一种基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法，其特征在于：其包括以下步骤：
1)采集或选取多个图像样本X0；
2)对图像样本X0进行分割，提取出静脉部分，获取静脉的背景二值图像Xbin；
3)根据二值图像Xbin的大小及格式设计出与之相匹配的改进cGAN网络结构；
4)训练改进cGAN网络，并根据所采集的数据量训练更新相适应的网络训练参数值；
5)将分割细化后的指静脉细线二值图Xbin输入训练好的改进cGAN网络中，生成指静脉图像，用于指静脉注册识别。
2.根据权利要求1所述的基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法，其特征在于：所述的改进cGAN网络的结构主要包括生成器G和判别器D，每次训练改进cGAN网络时，首先对判别器D进行训练，再对生成器G进行训练，最后根据训练结果，更新判别器D和生成器G的参数；其中，在判别器D中的一部分参数只需要一次训练完成即可。
3.根据权利要求2所述的基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法，其特征在于：所述的生成器G输入的图像为二值图像Xbin，输出的图像为接近于原始图像的指静脉灰度图像Xg，并根据指静脉灰度图像Xt训练生成器。
4.根据权利要求2所述的基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法，其特征在于：所述的判别器D输入的目标设备图像Xt和生成器所生成的指静脉灰度图像Xg，判别器训练的是对目标设备图像Xt与生成器所生成的图像Xg中灰度的学习，判断目标设备图像Xt的灰度与成器所生成的指静脉灰度图像Xg的灰度之间的不同，获取判别图像生成图像Xg与目标设备图像Xt之间差异程度的能力，若生成器所生成的指静脉灰度图像Xg更接近于目标设备图像Xt，则用指静脉灰度图像Xg替换目标设备图像Xt。
5.根据权利要求2或3所述的基于改进cGAN网络生成适用多设备识别指静脉图像的方法，其特征在于：所述的生成器G由多个ENCODE编码块串联后与多个DECODE编码块串联构成，每个ENCODE编码块均由非对称卷积层、归一化层和激活层组成，每个DECODE编码块均由非对称反卷积层、归一化层和激活层组成，每两个ENC...
【专利技术属性】
技术研发人员：张烜，赵国栋，任湘，李学双，
申请(专利权)人：圣点世纪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山西;14
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