静脉识别模型的训练方法及装置

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静脉识别模型的训练方法及装置
申请号:CN202411540816
申请日期:2024-10-31
公开号:CN119399803B
公开日期:2025-07-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了静脉识别模型的训练方法及装置,涉及静脉识别技术领域,采集的预设角度范围被精确设定为0度到90度,并通过准静脉识别设备保证在不同角度下的图像分辨率和光照条件一致。确保了每个角度下采集的静脉图像具有一致的质量,减少了由于光照变化或设备分辨率不一致导致的图像噪声和特征丢失问题,从而提升了图像的清晰度和稳定性,使用高斯滤波去噪算法对采集到的静脉图像进行处理,去除因设备或外部环境引入的噪声。高斯滤波可以平滑图像,该方法有效降低了图像噪声,提升了图像的质量,通过多角度采集和一致的光照条件,减少了图像采集过程中的不稳定性,使得采集到的图像在不同角度下保持了较高的一致性。
技术关键词
静脉识别模型 高维特征向量 静脉识别设备 视角 卷积神经网络提取 图像配准技术 加权融合算法 累积分布函数 关键点 图像像素 滤波去噪 静脉识别技术 训练装置 输出特征 对比度 多角度 噪声
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