CN110717469A - 一种基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法及系统，属于计算机视觉技术领域。本发明的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法，根据手指静脉的特点定义具有语义信息的编码，根据构建的语义信息的编码构建多编码学习模型，多编码学习模型对所有的编码同时进行学习，并在学习过程中获取多个编码的相关性信息，提高每个编码的学习准确度；通过将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，将获取的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，判断测试图像与注册用户是否为同一用户。该发明的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法能够获取图像的语义信息，并具有较好的区分性，具有很好的推广应用价值。

Description

一种基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，具体提供一种基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法及系统。
背景技术
特征提取是图像处理、模式识别等领域的重要一步。相比较其他类型的特征，二值编码具有简单、存储空间占用少等优点。然而，现有的二值编码大都没有语义信息，降低了特征的可解释性。因此，如何有效解决现有特征可解释性低、有效性差问题，具有重要的研究意义和应用价值。
发明内容
本发明的技术任务是针对上述存在的问题，提供一种能够获取图像的语义信息，并具有较好的区分性，从而提高识别精度的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法。
本发明进一步的技术方案是提供一种基于相关性语义特征学习的手指静脉识别系统。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法，该方法首先根据手指静脉的特点定义具有语义信息的编码，根据构建的语义信息的编码构建多编码学习模型，多编码学习模型对所有的编码同时进行学习，并在学习过程中获取多个编码的相关性信息，提高每个编码的学习准确度；通过将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，将获取的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
该基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法能够对所有的编码同时进行学习，并在学习过程中能够获取多个编码的相关性信息，从而提高每个编码的学习准确度。因此，学到的特征一方面能够获取图像的语义信息，另一方面具有较好的区分性，提高了识别精度。
作为优选，该方法具体包括以下步骤：
S1、训练阶段：构建多编码学习模型
1)构建语义编码；
2)根据构建的语义编码构建多编码学习模型；
S2、测试阶段：将测试图像的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
作为优选，所述构建语义编码包括全局网络描述码、显著性网络描述码、网络清晰度描述码和网络主特征描述码。
作为优选，所述多编码学习模型的构建如公式(1)所示，通过最小化目标函数，获得多编码学习模型，
其中，t为编码的数目，Y(i，k)为所有样本第k个编码的值，X为训练样本的特征，是个nxd的矩阵，Wk为关于第k个标记的权重向量，ɑ是超参数。
作为优选，测试阶段首先将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，再进行识别，识别过程为将获取的编码特征与注册用户的编码特征进行比对，利用海名距比较测试图像的编码特征与注册用户的编码特征的相似度，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
一种基于相关性语义特征学习的手指静脉识别系统，该系统包括训练模块和测试模块：
训练模块用于在训练阶段构建多编码学习模型，其中包括构建语义编码和根据构建的语义编码构建多编码学习模型；
测试模块用于在测试阶段将测试图像的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
作为优选，训练模块中，构建语义编码包括全局网络描述码、显著性网络描述码、网络清晰度描述码和网络主特征描述码。
作为优选，训练模块的多编码学习模型的构建如公式(1)所示，通过最小化目标函数，获得多编码学习模型，
其中，t为编码的数目，Y(i，k)为所有样本第k个编码的值，X为训练样本的特征，是个nxd的矩阵，Wk为关于第k个标记的权重向量，ɑ是超参数。
作为优选，测试模块在测试阶段，首先将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，再进行识别，识别过程为将获取的编码特征与注册用户的编码特征进行比对，利用海名距比较测试图像的编码特征与注册用户的编码特征的相似度，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
与现有技术相比，本发明的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法具有以下突出的有益效果：所述基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法能够对所有的编码同时进行学习，并在学习过程中能够获取多个编码的相关性信息，从而提高每个编码的学习准确度。因此，学到的特征一方面能够获取图像的语义信息，另一方面具有较好的区分性，提高了识别精度，具有良好的推广应用价值。
具体实施方式
下面将结合实施例，对本发明的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法及系统作进一步详细说明。
实施例
本发明的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法，首先根据手指静脉的特点定义具有语义信息的编码，根据构建的语义信息的编码构建多编码学习模型，多编码学习模型对所有的编码同时进行学习，并在学习过程中获取多个编码的相关性信息，提高每个编码的学习准确度；通过将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，将获取的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
该方法具体包括以下步骤：
S1、训练阶段：构建多编码学习模型
1)构建语义编码；
2)根据构建的语义编码构建多编码学习模型。
S2、测试阶段：将测试图像的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
构建语义编码包括全局网络描述码、显著性网络描述码、网络清晰度描述码和网络主特征描述码。
本发明中基于手指静脉的生理特点构建语义编码，包括但不限于以下四种：
1)全局网络描述码
局网络描述码用于描述指静脉血管网络的全局特点。在本文中，主要依据手指静脉网络分支数量进行判定，该编码值为1时，表示数量较多，为0表示数量较少。
2)显著性网络描述码
著性网络描述码用于描述手指静脉网络是否有显著性较高(血管密度较大)的区域。该编码值为1时，表示有显著性网络，为0表示没有显著性网络。
3)网络清晰度描述码
使用相同的图像采集设备、在同样的采集条件下，有的用户手指静脉图像纹路清晰度较高、有的用户纹路清晰度就明显低。一般来说，男性手指纹路清晰度普遍比女性要高。因此，从这个角度，该编码可以对不同性别的用户进行识别。该编码值为1时，表示清晰度较高，为0表示清晰度较低。
4)网络主特征描述码
网络主特征描述码主要用于描述指静脉网络中是否有“主静脉血管”。在手指静脉图像中，有的网络中静脉宽度远远大过其他分支静脉，有的网络中静脉分支的宽度分布较为均匀。在本文中，将宽度远远高于其他血管的静脉定义为网络的主静脉。该编码值为1时，表示有主静脉，为0表示没有主静脉。
多编码学习模型的构建如公式(1)所示，通过最小化目标函数，获得多编码学习模型，
Figure BDA0002235633350000051
其中，t为编码的数目，Y(i，k)为所有样本第k个编码的值，X为训练样本的特征，是个nxd的矩阵，Wk为关于第k个标记的权重向量，ɑ是超参数。
测试阶段首先将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，再进行识别，识别过程为将获取的编码特征与注册用户的编码特征进行比对，利用海名距比较测试图像的编码特征与注册用户的编码特征的相似度，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
本发明的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别系统，该系统包括训练模块和测试模块：
训练模块用于在训练阶段构建多编码学习模型，其中包括构建语义编码和根据构建的语义编码构建多编码学习模型。
构建语义编码包括全局网络描述码、显著性网络描述码、网络清晰度描述码和网络主特征描述码。
训练模块的多编码学习模型的构建如公式(1)所示，通过最小化目标函数，获得多编码学习模型，
Figure BDA0002235633350000052
其中，t为编码的数目，Y(i，k)为所有样本第k个编码的值，X为训练样本的特征，是个nxd的矩阵，Wk为关于第k个标记的权重向量，ɑ是超参数。
测试模块用于在测试阶段将测试图像的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
测试模块在测试阶段，首先将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，再进行识别，识别过程为将获取的编码特征与注册用户的编码特征进行比对，利用海名距比较测试图像的编码特征与注册用户的编码特征的相似度，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
以上所述的实施例，只是本发明较优选的具体实施方式，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法，其特征在于：该方法首先根据手指静脉的特点定义具有语义信息的编码，根据构建的语义信息的编码构建多编码学习模型，多编码学习模型对所有的编码同时进行学习，并在学习过程中获取多个编码的相关性信息，提高每个编码的学习准确度；通过将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，将获取的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
2.根据权利要求1所述的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法，其特征在于：该方法具体包括以下步骤：
S1、训练阶段：构建多编码学习模型
1)构建语义编码；
2)根据构建的语义编码构建多编码学习模型；
S2、测试阶段：将测试图像的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
3.根据权利要求2所述的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法，其特征在于：所述构建语义编码包括全局网络描述码、显著性网络描述码、网络清晰度描述码和网络主特征描述码。
4.根据权利要求3所述的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法，其特征在于：所述多编码学习模型的构建如公式(1)所示，通过最小化目标函数，获得多编码学习模型，
Figure FDA0002235633340000011
其中，t为编码的数目，Y(i，k)为所有样本第k个编码的值，X为训练样本的特征，是个nxd的矩阵，Wk为关于第k个标记的权重向量，ɑ是超参数。
5.根据权利要求4所述的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别方法，其特征在于：测试阶段首先将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，再进行识别，识别过程为将获取的编码特征与注册用户的编码特征进行比对，利用海名距比较测试图像的编码特征与注册用户的编码特征的相似度，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
6.一种基于相关性语义特征学习的手指静脉识别系统，其特征在于：该系统包括训练模块和测试模块：
训练模块用于在训练阶段构建多编码学习模型，其中包括构建语义编码和根据构建的语义编码构建多编码学习模型；
测试模块用于在测试阶段将测试图像的多个编码特征与注册用户的编码特征进行比对，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
7.根据权利要求6所述的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别系统，其特征在于：训练模块中，构建语义编码包括全局网络描述码、显著性网络描述码、网络清晰度描述码和网络主特征描述码。
8.根据权利要求7所述的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别系统，其特征在于：训练模块的多编码学习模型的构建如公式(1)所示，通过最小化目标函数，获得多编码学习模型，
Figure FDA0002235633340000021
其中，t为编码的数目，Y(i，k)为所有样本第k个编码的值，X为训练样本的特征，是个nxd的矩阵，Wk为关于第k个标记的权重向量，ɑ是超参数。
9.根据权利要求8所述的基于相关性语义特征学习的手指静脉识别系统，其特征在于：测试模块在测试阶段，首先将测试图像输入多编码学习模型，获取测试图像的多个编码特征，再进行识别，识别过程为将获取的编码特征与注册用户的编码特征进行比对，利用海名距比较测试图像的编码特征与注册用户的编码特征的相似度，基于获取的相似度判断测试图像与注册用户是否为同一用户。
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