公开(公告)号：CN117333953A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311396073.2

申请日：2023-10-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 郭剑 ,  王子浩然 ,  穆恒宇 ,  季洁 ,  邹浩然 ,  韩崇

IPC: G06V40/40 ,  G06V40/14 ,  G06V10/46 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明属于图像识别技术领域，具体公开了一种基于分数加权融合的指静脉仿冒检测模型及方法，所述模型的训练步骤包括：伪造图像在打印或二次采集后会产生额外的噪声信息，因此采用双边滤波去噪算法和均值滤波去噪算法提取出伪造图像和真实图像的噪声特征，然后采用基于局部二值模式LBP提取的两类噪声特征和原始纹理特征，最后使用支持向量机SVM对提取的两类噪声特征和原始纹理特征分别进行分类，再将分类结果进行分数加权融合，就能得到最终的分类结果模型，然后采用分类结果模型对待识别图像进行识别。