基于卷积神经网络和双向局部特征聚合描述向量的掌纹图像识别方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络和双向局部特征聚合描述向量的掌纹图像识别方法，包括如下步骤：(1)基于预训练的CNN网络来生成掌纹图像卷积特征，选择中间一层形成三维特征图谱；(2)以三维特征图谱中表征图像同一位置的特征元素来构建纵向局部特征向量，进行编码获得纵向局部特征聚合描述向量；(3)以三维特征图谱中表征整幅掌纹图像的特征矩阵按行拉伸成向量作为横向局部特征向量，进行编码获得横向局部特征聚合描述向量；(4)采用余弦距离对两类待识别特征与特征模板分别进行纵向和横向匹配计算，并在分数层对纵向和横向匹配分数进行融合。本发明结合使用掌纹的全局和局部信息，提高了识别精度，具有较好的鲁棒性。