基于CNN和VLAD的指静脉描述子提取方法

来源 :信号处理 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bihaidanxin

【摘要】

：

为了提高指静脉描述子的鲁棒性同时降低网络参数量,通过修改VGGFace-Net并引入局部聚合描述子向量(Vector of Locally Aggregated Descriptors,VLAD)得到参数量仅0.3M的指静脉图像描述子提取网络,VLAD编码过程实现了局部描述子的聚类和重组,使描述子对手指姿势变化更加鲁棒;由于公开的指静脉训练数据库规模通常不够大,提出基于三元组和难分负样本挖掘策略进

【作者】

：

文东霞胡永健王宇飞刘琲贝陈光

【机构】

：

华南理工大学电子与信息学院,中新国际联合研究院,华南理工大学自动化学院,广电运通金融电子股份有限公司

【出处】

：

信号处理

【发表日期】

：

2020年09期

【关键词】

：

指静脉识别卷积神经网络局部聚合描述子向量三元组损失 finger vein recognitionconvolutional neural network

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2019QY2202),中新国际联合研究院项目(206-A017023,206-A018001),广州市产业技术重大攻关计划项目(201902010028),广州开发区科技计划项目(2017GH22)

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