【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物特征识别领域，具体涉及一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法。
技术介绍
1、掌静脉生物特征相比传统的指纹、指静脉等特征，具有特征区域大、纹理信息丰富、安全性高及易获取等特点，在近几年也受到了学术和工业界越来越多的关注。然而目前的掌静脉认证方法在开发和应用过程中仍然存在以下两个主要问题：
2、缺少针对掌静脉模式的轻量化认证网络的设计：由于掌静脉认证算法大多都部署在计算资源有限的移动端，因此，对于掌静脉认证网络的轻量化设计就非常重要，以取得认证准确率与计算量之间的平衡。目前大多数的轻量化网络的设计均针对通用任务实现，涌现出了mobilenet系列、efficientnet系列和shufflenet系列等优秀的轻量化网络结构，但鲜有针对掌静脉模式的轻量化认证网络设计的工作，一般来说，掌静脉的图片与通用任务的图片不同，主要体现在掌静脉的图片是单一的灰度图片，同时掌静脉模式较通用任务的目标对象的模式更简单，因此，针对掌静脉模式的实现认证的网络设计就需要单独考虑并深入研究。
3、缺少高效的掌静脉数据扩增方法：由于掌静脉数据跟个人的隐私息息相关，因此采集大量的足够的训练样本用于模型的训练需要花费较大的成本，同时会存在个人隐私被侵犯的风险，因此从有限的训练样本中通过数据扩增的手段获取更多样化的掌静脉样本成为了学者研究的重点，通常的数据扩增手段主要分为基于生成式的类间样本的数据扩增和基于几何方法的类内样本的数据扩增，后者因直观、易于理解等优点仍然受到大多学者的青睐。目前针对掌静脉图片，尤其是非
技术实现思路
1、针对掌静脉模式单一的特点，本专利技术的基于深度可分离卷积模块设计掌静脉轻量化认证网络，提升认证精度和计算速度，更有利于网络在计算资源受限的边缘设备的部署；采用几何变换的方式，提出高效的数据增强方式实现丰富常用掌静脉数据集的掌静脉图片的姿态变换和灰度变换的差异性。
2、本专利技术至少通过如下技术方案之一实现。
3、一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，包括以下步骤：
4、掌静脉感兴趣区域roi图片通过在线数据增强方法丰富掌静脉roi图片姿态变化和灰度变化的多样性；
5、建立基于深度可分离卷积模块的卷积神经网络结构，并训练卷积神经网络，通过基于深度可分离卷积模块的卷积神经网络结构提取掌静脉特征；
6、在认证时，去除在线数据增强和损失函数计算部分完成掌静脉特征的提取，将提取的特征与注册掌静脉特征库中的所有特征依次计算余弦相似度，当该相似度数值大于设置的阈值时则认为认证成功。
7、进一步地，在线数据增强方法联合随机透视变换和随机伽马调整实现。
8、进一步地，随机透视变换是在随机范围透视变换的基础上加上随机概率实现掌静脉roi图像能够以随机概率产生随机范围的透视变换，目标roi图片四个角点pt0、pt1、pt2和pt3的坐标值在源roi图片四个角点ps0、ps1、ps2和ps3的坐标值得基础上，随机在0到0.5ds范围内增加或者减少，ds代表源roi图片的宽度，随机概率用prpt表示，取值范围在0到1之间，步长为0.1。
9、进一步地，随机伽马调整是在随机伽马调整基础上增加随机概率实现掌静脉roi图片能够以随机概率产生随机伽马值的灰度调整，随机伽马调整如下：
10、
11、其中vin和vout分别是输入和输出图片的灰度值，通过调整γ值实现输出图片灰度值的调整，γ的取值范围为1±γ，γ是取值范围为0到1、步长为0.1的常数。
12、进一步地，结合随机透视变换和随机伽马调整进行在线数据增强时，采用不同种掌静脉数据集数据的数据差异确定各掌静脉数据集的在线数据增强方法对应的超参的数值；
13、每个掌静脉数据集数据分别执行以下步骤：
14、s1、首先固定数值，随机透视变换的随机范围r＝0、随机透视变换的随机概率prpt＝0，使常数γ和随机伽马调整的随机概率prga依次在0到1的数值范围内以0.1为步长取值，共m组数据，以某个掌静脉数据集数据训练卷积神经网络，记录该批次实验中认证网络最佳等误率出现时对应的γ和prga的数值；
15、s2、固定数值γ＝0、prga＝0，使r和prpt依次在0到1的数值范围内以0.1为步长取值，共m组数据，以所述掌静脉数据集数据训练网络，记录该批次实验中认证网络最佳等误率出现时对应的r和prpt的数值；
16、s3、固定数值r和prpt等于第二步中记录的数值，使γ和prga依次在0到1的数值范围内以0.1为步长取值，共m组数据，以所述掌静脉数据集数据训练网络，记录该批次实验中认证网络最佳等误率出现时对应的γ和prga的数值；
17、s4、固定数值γ和prga等于步骤s1中记录的数值，使r和prpt依次在0到1的数值范围内以0.1为步长取值，共m组数据，以所述掌静脉数据集数据训练网络，记录该批次实验中认证网络最佳等误率出现时对应的r和prpt的数值；
18、s5、对比步骤s3和步骤s4两个批次实验中最佳等误率的数值，将最低等误率对应的r、prpt、γ和prga的数值作为该掌静脉数据集在线数据增强方法超参数值。
19、进一步地，卷积神经网络结构包括主干模块、四个阶段的多尺度结构和扁平结构，主干模块、四个阶段的多尺度结构分别提取不同尺度对掌静脉特征进行提取，最后的特征图通过扁平结构得到对应的特征向量。
20、进一步地，主干模块包括卷积层和全局平均池化层；
21、进一步地，四个阶段均采用相同的结构，包括卷积核为3×3、步长为1的不含残差连接的深度可分离卷积(dwconv)模块和步长为2的gap层构成，四个阶段的dwconv模块的输入通道数和输出通道数分别为：32和64、64和128、128和256、256和512，每个阶段只重复一次。
22、进一步地，扁平结构包括gap层和随机信息丢弃层droupout，最后输出的特征向量为b×512，其中b为网络训练的批次尺寸。
【技术保护点】
1.一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：在线数据增强方法联合随机透视变换和随机伽马调整实现。
3.根据权利要求2所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：随机透视变换是在随机范围透视变换的基础上加上随机概率实现掌静脉ROI图像能够以随机概率产生随机范围的透视变换，目标ROI图片四个角点Pt0、Pt1、Pt2和Pt3的坐标值在源ROI图片四个角点Ps0、Ps1、PS2和PS3的坐标值得基础上，随机在0到0.5ds范围内增加或者减少，ds代表源ROI图片的宽度，随机概率用pRPT表示，取值范围在0到1之间，步长为0.1。
4.根据权利要求1所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：随机伽马调整是在随机伽马调整基础上增加随机概率实现掌静脉ROI图片能够以随机概率产生随机伽马值的灰度调整，随机伽马调整如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认
6.根据权利要求 1所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：卷积神经网络结构包括主干模块、四个阶段的多尺度结构和扁平结构，主干模块、四个阶段的多尺度结构分别提取不同尺度对掌静脉特征进行提取，最后的特征图通过扁平结构得到对应的特征向量。
7.根据权利要求 6所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：主干模块包括卷积层和全局平均池化层。
8.根据权利要求 6所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：四个阶段均采用相同的结构，包括卷积核为3×3、步长为 1的不含残差连接的深度可分离卷积(DWConv)模块和步长为2的 GAP层构成，四个阶段的 DWConv模块的输入通道数和输出通道数分别为：32和 64、64和 128、128和 256、256和 512，每个阶段只重复一次。
9.根据权利要求 6所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：扁平结构包括 GAP层和随机信息丢弃层Droupout，最后输出的特征向量为 b×512，其中 b为网络训练的批次尺寸。
10.根据权利要求 1～9任一项所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：通过 Adaface损失函数监督卷积神经网络训练。
...【技术特征摘要】
1.一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：在线数据增强方法联合随机透视变换和随机伽马调整实现。
3.根据权利要求2所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：随机透视变换是在随机范围透视变换的基础上加上随机概率实现掌静脉roi图像能够以随机概率产生随机范围的透视变换，目标roi图片四个角点pt0、pt1、pt2和pt3的坐标值在源roi图片四个角点ps0、ps1、ps2和ps3的坐标值得基础上，随机在0到0.5ds范围内增加或者减少，ds代表源roi图片的宽度，随机概率用prpt表示，取值范围在0到1之间，步长为0.1。
4.根据权利要求1所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：随机伽马调整是在随机伽马调整基础上增加随机概率实现掌静脉roi图片能够以随机概率产生随机伽马值的灰度调整，随机伽马调整如下：
5.根据权利要求2所述的一种基于掌静脉模式定制的轻量化认证网络的认证方法，其特征在于：结合随机透视变换和随机伽马调整进行在线数据增强时，采用不同种掌静脉数据集数据的数据差异确定各掌静脉数据集的在线数据增强方法对应的超参的数值；
<...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。