摘要
本发明提供了一种用于指部生物特征识别的全视角手指形状分割方法,采集待识别手指多个方向的图像,并拼接成全视角指静脉图像;将全视角指静脉图像输入至轻量化分割网络模型;所述分割网络模型从全视角指静脉图像中分割出手指轮廓图像;分割网络模型包括依次连接的若干层下采样模块和上采样模块;下采样模块和上采样模块的数量相同;每层下采样模块分别通过注意力桥模块与对应的上采样模块一对一连接;所述注意力桥模块包括通道注意力单元和空间注意力单元。该方法可优化手指形状特征的提取与识别过程,提升识别准确度和稳定性,同时降低计算开销,以适应边缘设备和资源受限环境下的部署需求。
技术关键词
形状分割方法
指部生物特征
采样模块
注意力
视角
桥模块
手指轮廓
网络
识别手指
通道
Sigmoid函数
资源受限环境
图像
静脉
执行存储器存储
融合特征
标签
处理器
批量
模型更新
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