[发明专利]基于神经网络和概率图模型的手指静脉分割方法及装置在审
| 申请号： | 201910921732.7 | 申请日： | 2019-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN110826563A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 曾军英;王璠;秦传波;朱伯远;朱京明;翟懿奎;甘俊英;邓建祥 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 孙浩 |
| 地址： | 529000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络和概率图模型的手指静脉分割方法及装置，包括以下步骤：生成利于神经网络训练和测试的预处理图像；生成利于神经网络训练的金标准；将高斯成对势的密集条件随机场作为循环神经网络进行平均场近似推理；将所述密集条件随机场融入至神经网络中，进行神经网络的训练处理。本发明能够将具有高斯成对势的密集条件随机场(CRF)作为一种循环神经网络(RNN)建立了平均场近似推理，它可以在前向传递过程中细化传统神经网络(CNN)的粗输出，同时在训练过程中将误差传递回神经网络(CNN)，经过一定时间的训练，由于充分利用了密集条件随机场(CRF)的优势，因此可以产生更精细的静脉分割。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 概率 模型 手指 静脉 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
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