模型训练方法、静脉特征提取方法、设备、介质和产品

本发明公开了模型训练方法、静脉特征提取方法、设备、介质和产品。涉及生物识别技术领域，包括：从数据集中获取一组训练数据；将训练静脉图像输入卷积神经网络，得到训练静脉图像的训练锚点信息；分别计算每个训练锚点信息和标定特征信息之间的泛化损失，并根据泛化损失对训练锚点信息进行分类；根据分类结果、训练锚点信息和标定特征信息，确定损失函数；若不满足训练结束条件，则根据损失函数，更新卷积神经网络的参数，并从数据集中重新获取一组训练数据，返回执行将训练静脉图像输入卷积神经网络的步骤；若满足训练结束条件，则将当前的卷积神经网络作为目标模型。本方案能够提升模型对静脉特征的提取能力，为后续识别用户身份提供了基础。