一种基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的指背关节纹识别方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络和贝叶斯分类器的指背关节纹识别方法，通过训练样本中的每张指背图像进行指型分割、边缘检测处理，并通过矩形窗口提取指背关节纹图像，然后将指背关节纹图像输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到训练好的指背关节纹识别卷积神经网络模型，并将提取的指背关节纹图像的图像特征向量输入到贝叶斯分类器中进行训练得到训练好的贝叶斯模型，最后将待检测的指背图像输入到指背关节纹识别卷积神经网络模型中提取图像特征，将图像特征输入训练好的贝叶斯分类器中，得到识别结果；本发明具有识别精度高，检测速度快的优点，通过卷积神经网络模型和贝叶斯分类器，从而避免了曲度变化、光照变化对识别性能的影响。