公开(公告)号：CN115063843A

公开(公告)日：2022-09-16

申请号：CN202210552231.8

申请日：2022-05-20

Applicant: 华南理工大学 ,  杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 康文雄 ,  龚启琛 ,  张世峰 ,  谢迪 ,  王晶晶 ,  陈玉辉 ,  黄济懿

IPC: G06V40/14 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06T5/30 ,  G06T3/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  H04L9/32

Abstract: 本发明公开了一种面向高自由度应用场景的掌脉数据增强及特征提取方法，包括以下步骤：S1、对训练数据的进行数据扩增，包括基于仿射变换的数据扩增、基于伽马变换的数据扩增、基于主纹理淡化算法的数据扩增、约束性数据扩增方案；在数据完成扩增后，将灰度值划分为四个灰度等级；S2、构建基于对比学习的掌脉图像特征提取网络，并对所述特征提取网络进行训练优化；S3、将图像输入训练好的基于对比学习的掌脉图像特征提取网络中进行特征提取。

公开(公告)号：CN115063843B

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202210552231.8

申请日：2022-05-20

Applicant: 华南理工大学 ,  杭州海康威视数字技术股份有限公司

Inventor： 康文雄 ,  龚启琛 ,  张世峰 ,  谢迪 ,  王晶晶 ,  陈玉辉 ,  黄济懿

IPC: G06V40/14 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/40 ,  G06T5/30 ,  G06T3/02 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/088 ,  H04L9/32

Abstract: 本发明公开了一种面向高自由度应用场景的掌脉数据增强及特征提取方法，包括以下步骤：S1、对训练数据的进行数据扩增，包括基于仿射变换的数据扩增、基于伽马变换的数据扩增、基于主纹理淡化算法的数据扩增、约束性数据扩增方案；在数据完成扩增后，将灰度值划分为四个灰度等级；S2、构建基于对比学习的掌脉图像特征提取网络，并对所述特征提取网络进行训练优化；S3、将图像输入训练好的基于对比学习的掌脉图像特征提取网络中进行特征提取。

公开(公告)号：CN118397668A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410435201.8

申请日：2024-04-11

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 康文雄 ,  黄济懿 ,  黄俊钦

IPC: G06V40/14 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明提供一种基于类间生成数据扩增的掌静脉特征提取网络训练方法：S1、采用真实掌静脉数据集训练得到掌静脉图像生成模型，采用真实掌静脉数据集训练得到预训练掌静脉征提取模型；S2、得到具有若干个全新类别样本的生成掌静脉数据集，并且保存该类别不同的掌静脉数据集样本对应输入给掌静脉图像生成模型的风格隐向量；S3、对真实掌静脉数据集和生成掌静脉数据集进行类内数据扩增变换和数据预处理，分别得到真实数据和生成数据；采用领域自适应方法，用真实数据和生成数据对掌静脉特征提取模型进行训练，得到训练完成的掌静脉特征提取模型。本发明方法可解决掌静脉识别类间样本数据量不足的问题，实现提高掌静脉特征提取网络模型的泛化性能。