【摘 要】
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针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法
【机 构】
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重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆工商大学智能制造服务国际科技合作基地
【基金项目】
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国家自然科学基金(61402063);重庆市自然科学基金(CSTC2017JCYJAX0002);重庆市自然科学基金(CSTC2018JCYJAX0095);重庆市自然科学基金(CSTC2017ZDCY-ZDYFX0067)
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针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的
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