[发明专利]一种基于多尺度注意力机制深度哈希的指静脉索引方法在审
| 申请号： | 202010832348.2 | 申请日： | 2020-08-18 |
| 公开（公告）号： | CN112001292A | 公开（公告）日： | 2020-11-27 |
| 发明（设计）人： | 王新年;李源;齐国清 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46;G06F16/51;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多尺度注意力机制深度哈希的指静脉索引方法，包括：获取包括指静脉特征数据的训练集；对训练集进行遍历和扩充操作，得到扩充训练集；基于扩充训练集和预先构建的多尺度注意力特征提取模型，提取多尺度注意力机制指静脉深度特征；基于多尺度注意力机制指静脉深度特征和预先构建的分类监督模型、哈希编码模型、检索任务监督模型，进行三重损失函数的协同训练，生成最终的训练模型。本发明主要通过采用神经网络的方法并且加入多尺度注意力机制，相比较于传统的特征提取算法，特征的鲁棒性获得一定的提升，同时，本发明中的模型是端到端的，可以保证哈希编码和特征提取的整体性，编码质量和编码效率得到了保障。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 注意力 机制 深度 静脉 索引 方法 | ||
【主权项】：
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