[发明专利]一种基于PGGAN的指静脉图像生成方法在审
| 申请号： | 202211235340.3 | 申请日： | 2022-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN115908603A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 张烨;王博 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06T7/13;G06T7/11;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/094;G06V40/14 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 舒良 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于PGGAN的指静脉图像生成方法，包括以下步骤：1)将由若干指静脉图像组成的数据集分成训练集A和测试集B；2)设计生成器网络结构；3)设计判别器网络结构；4)设计生成器和判别器损失函数；5)训练整个模型直至迭代训练整个训练集若干次；5)将测试集图像输入训练好的生成器中，获得指静脉图像。本发明使用深度学习的PGGAN网络，训练从生成器G和判别器D具有4×4像素的低空间分辨率开始。随着训练的推进，逐渐增加G和D的层数，从而增加生成图像的空间分辨率。所有现有层在整个过程中都是可训练的。本发明允许在高分辨率中稳定的合成，并大大加快训练速度和减少了训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 pggan 静脉 图像 生成 方法 | ||
【主权项】：
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