公开(公告)号：CN117275048A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202311273312.5

申请日：2023-09-28

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李建军 ,  陈威特 ,  叶茵 ,  陈挺 ,  林乃键 ,  闫志峰

IPC: G06V40/12 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于全局特征和局部细节点特征融合的指纹识别方法。本发明步骤包括(1)批量的图像输入和预处理；(2)利用CvT模型网络进行特征提取；(3)使用CNN卷积神经网络来获取指纹图像的细节点信息；(4)通过设定阈值对得到的细节点分数图进行细节点筛选，最后获取得到细节点信息；(5)执行测试，通过得到的全局特征图和细节点信息，对训练好的学生网络进行图像相似度评估。本发明旨在通过指纹全局特征和细节点局部特征融合的方法，实现指纹全局信息和局部信息的互补来达到指纹的高精度识别。

公开(公告)号：CN116596037A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310571199.2

申请日：2023-05-17

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 李建军 ,  陈挺 ,  陈威特 ,  林乃健 ,  叶茵 ,  闫志峰

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/082 ,  G06V10/764 ,  G06V10/20 ,  G06V10/82 ,  G06V10/778

Abstract: 本发明公开了一种基于结构重参数化的模型优化方法。本发明步骤包括：1、确定当前模型是否包括卷积、残差结构；2、确定当前模型的数据集类型，对不同的数据进行增强图像；3、对当前模型进行结构复杂化，将当前模型中3x3卷积结构改写多分支结构，得到复杂模型；然后用确定的数据集训练该复杂模型，得到训练好的复杂模型的模型权重；4、基于结构重参数化替换复杂模型中的分支结构，将复杂模型中的分支结构等价替换为单个卷积核大小相同的3x3卷积结构，同时删除复杂模型中梯度为0的通道，得到裁剪后的模型；5、测试裁剪过的模型，进行评估测试精度。本发明的优势在于使用结构重参数化实现剪枝和重构，适用范围广、模型精确度高、鲁棒性强。