一种基于改进残差网络的非接触式掌静脉识别方法

摘要

本发明涉及一种基于改进残差网络的非接触式掌静脉识别方法，所述的非接触式掌静脉识别方法包括以下步骤：1）采集同一手掌的两张红外图像；2）定位手掌的ROI区域；3）掌静脉注册；4）掌静脉验证；5）掌静脉验证判定：设定识别阈值T，计算特征向量和注册模板的距离，若该距离小于设定的识别阈值T，则判定为该掌静脉验证成功，反之，验证失败；本发明提出一种改进的残差网络结构，该网络结构可在训练时提取输入样本不同尺度的纹理特征，从而使训练好的模型具备提取多尺度纹理信息的能力，提取的特征向量更好地表达输入样本信息，可一定程度上解决输入样本的多种缩放和平移的问题。