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本发明提供了一种基于Densenet的卷积神经网络手指静脉识别方法,对建立的手指静脉图像数据库中的原始图像进行图像预处理;利用测试集图像进行特征提取用于训练基于Densenet的卷积神经网络的深度卷积模型,每次训练后利用验证集来评估模型并调整超参数防止过拟合;当模型的训练一定次数后,使用测试集进行特征提取对模型效果进行测试,根据测试结果好坏决定是否继续训练和验证直至模型再次测试能够得到满意的结果为止。本发明的有益效果是:避免了因手指静脉图像旋转、光照强弱、图像数据学习不充分等因素对识别结果造成的
(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 113435249 A
(43)申请公布日 2021.09.24
(21)申请号 202110541779.8
(22)申请日 2021.05.18
(71)申请人 中国地质大学(武汉)
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