一种单样本手指静脉识别方法技术

本发明专利技术属于手指静脉识别技术领域，具体涉及一种单样本手指静脉识别方法。步骤1，利用每位用户的单个手指静脉图像训练样本以及该训练样本的多尺度、多方向变换结果，通过生成网络G和判别网络D的对抗训练用于生成的生成网络G；步骤2，对抗训练用于手指静脉图像的识别模型，包括首轮训练时，向训练好的生成网络G输入随机噪声Z得到伪样本，以伪样本和真实训练样本共同形成训练样本集，并以此训练手指静脉图像识别网络，训练中调整识别模型的参数，同时对噪声Z进行更新，步骤3，利用步骤2中训练好的手指静脉图像识别网络识别手指静脉图像。通过本发明专利技术所提出的模型可以减少训练数据的需求，提高模型的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于手指静脉识别，具体涉及一种单样本手指静脉识别方法。

技术介绍

1、随着信息化的发展，信息安全是信息化时代的一个关键问题。通过生物特征技术准确鉴定用户的身份，是保护个人信息安全的重要途径，因此诞生了如指纹识别、人脸识别等生物特征识别技术，并广泛用于信息安全领域。手指静脉识别技术是一种新型的生物特征识别技术，其原理是通过人的手指中静脉血管分布情况，用于鉴别个人。手指静脉识别技术采用红外波照射手指获得静脉血管图像，再对图像进行处理，得到生物特征，最后将生物特征与数据库进行匹配，确定用户身份。与其他生物特征识别不同，手指静脉是在人的血液流动时，才能通过特定波长光线照射成像而得到手指静脉的清晰图像，难以伪造，这在很大程度上提升了信息安全等级。

2、现有的手指静脉识别技术需要较多的样本作为训练数据来训练模型，才能使得模型达到较高的识别精度。但获取大量训练数据耗时费力，且用户可能不配合，使得获取数据时存在一定的阻力，因此这样的方法效率较低。

技术实现思路

1、本专利技术公开了单样本手指静脉识别方法本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种单样本手指静脉识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中采用SinGAN模型进行网络G和网络D的对抗训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中单个手指静脉图像训练样本通过多尺度、多方向变换得到原图、原图旋转90度，原图缩小1/2、原图缩小1/2+旋转90度四个不同的图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述识别网络为残差网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，生成网络G的对抗训练针对以下目标进行网络参数的优化：

【技术特征摘要】

1.一种单样本手指静脉识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中采用singan模型进行网络g和网络d的对抗训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1中单个手指静脉图像训练样本通过多尺度、多方向变换...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘崇文，秦华锋，杨开元，
申请(专利权)人：重庆工商大学，
类型：发明
国别省市：