一种基于深度相关性特征学习的指静脉识别方法及装置

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专利状态

一种基于深度相关性特征学习的指静脉识别方法及装置

有效

专利申请进度

申请

2019-06-24

申请公布

2019-09-20

授权

2021-02-02

预估到期

2039-06-24

专利基础信息

申请号	CN201910546950.7	申请日	2019-06-24
申请公布号	CN110263726A	申请公布日	2019-09-20
授权公布号	CN110263726B	授权公告日	2021-02-02
分类号	G06K9/00;
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	浪潮集团有限公司
申请人地址	山东省济南市高新区浪潮路1036号

专利法律状态

2021-02-02

授权

状态信息

授权
2021-01-22

专利申请权、专利权的转移

状态信息

专利申请权的转移；IPC(主分类):G06K9/00；专利申请号:2019105469507；登记生效日:20210112；变更事项:申请人；变更前权利人:山东浪潮人工智能研究院有限公司；变更后权利人:浪潮集团有限公司；变更事项:地址；变更前权利人:250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号浪潮科技园S05楼北六层；变更后权利人:250100 山东省济南市高新区浪潮路1036号
2019-10-22

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06K9/00；专利申请号:2019105469507；申请日:20190624
2019-09-20

发明专利申请公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开了一种基于深度相关性特征学习的指静脉识别方法及装置，属于生物识别领域，本发明要解决的技术问题为如何有效的对较细静脉的进行精确识别，建立细节点之间的关联性信息，确保具有较强的识别性能，采用的技术方案为：①该方法步骤如下：S1、提取细节点；S2、构建图节点；S3、学习相关性映射图：基于RankSVM的相关性图映射学习方法，获取相关性图的邻接矩阵，反映图节点之间的相关性信息；S4、深度相关性特征学习；S5、匹配：将得到的有效的深度相关性特征与数据库中存储的模板进行相似度比较，从而完成匹配任务。②该装置包括细节点提取模块、图节点构建模块、相关性映射图学习模块、深度相关性特征学习模块以及匹配模块。

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