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本发明公开了一种基于多模态静脉图像性别信息异构分离的身份识别方法，依赖于双层无监督稀疏特征学习模型和改进的最大类间方差二进制特征编码模型。本发明涉及计算机视觉领域，包括自行构建静脉图像库，无监督稀疏特征学习对人体手背静脉图像进行性别信息异构分离，在性别属性判断的基础上进行特征提取，分别计算图像二进制特征编码值和编码权值，再进行特征向量相似度判断，身份识别等步骤。本发明公开的基于多模态静脉图像性别信息异构分离的身份认证方法，通过对静脉图像进行性别信息分离，用性别标签引导不同特征提取策略来进行身份认
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112214746 A
(43)申请公布日 2021.01.12
(21)申请号 202010962618.1
(22)申请日 2020.09.14
(71)申请人 中国
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