【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于生物特征识别，具体涉及一种基于二阶段融合模型的手指静脉图像质量评估方法。
技术介绍
1、生物特征识别技术作为一种高效、安全、便捷的身份认证手段，已经广泛应用于我们生活的各个领域，如门禁系统、支付验证、安全防护等。在众多生物特征识别技术中，手指静脉识别技术以其唯一性、活体性和防伪性的特点，成为近年来研究的热点。
2、在实际应用过程中，手指静脉识别技术面临诸多挑战，其中静脉图像的质量是制约识别性能的关键因素。手指静脉图像在采集过程中易受采集设备性能、环境光照或者用户手指摆放位置等因素的影响，所获取的图像质量存在差异，低质量的静脉图像不利于后续的特征提取，易使识别出现错误。
3、当前的手指静脉图像质量评估模型，尽管引入了卷积神经网络(cnn)进行特征提取，但大多数模型在单条支路(如灰度图支路或二值图支路)内部的特征提取过程中，未能充分挖掘和利用特征图之间的多层次、多尺度信息，导致单支路特征表达能力受限，无法全面反映手指静脉图像的质量特性。
4、现有的双支路质量评估模型在融合灰度图和二值图特征时...
【技术保护点】
1.一种基于二阶段融合模型的手指静脉图像质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于二阶段融合模型的手指静脉图像质量评估方法，其特征在于，通过对采集到的手指静脉的灰度图像进行图像预处理，应用Sobel边缘检测算法来识别图像中的顶部与底部边界，从而界定出一个感兴趣区域ROI，然后对获取到的ROI进行血管脉络的提取，得到手指静脉二值化图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于二阶段融合模型的手指静脉图像质量评估方法，其特征在于，在所述主路网络中：手指静脉灰度图作为主路输入，主路网络采用五层卷积模块堆叠而成，在第四层和第五...
【技术特征摘要】
1.一种基于二阶段融合模型的手指静脉图像质量评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于二阶段融合模型的手指静脉图像质量评估方法，其特征在于，通过对采集到的手指静脉的灰度图像进行图像预处理，应用sobel边缘检测算法来识别图像中的顶部与底部边界，从而界定出一个感兴趣区域roi，然后对获取到的roi进行血管脉络的提取，得到手指静脉二值化图像。
3.根据权利要求1所述的一种基于二阶段融合模型的手指静脉图像质量评估方法，其特征在于，在所述主路网络中：手指静脉灰度图作为主路输入，主路网络采用五层卷积模块堆叠而成，在第四层和第五层卷积中，嵌入了通道注意力模块，通过为特征通道分配不同的权重，强调重要特征，增强模型的特征表达能力，捕捉静脉图像中的关键信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于二阶段融合模型的手指静脉图...
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