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摘要
本发明公开了一种面向高自由度应用场景的掌脉数据增强及特征提取方法,包括以下步骤：S1、对训练数据的进行数据扩增,包括基于仿射变换的数据扩增、基于伽马变换的数据扩增、基于主纹理淡化算法的数据扩增、约束性数据扩增方案；在数据完成扩增后,将灰度值划分为四个灰度等级；S2、构建基于对比学习的掌脉图像特征提取网络,并对所述特征提取网络进行训练优化；S3、将图像输入训练好的基于对比学习的掌脉图像特征提取网络中进行特征提取。
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本发明公开了一种面向高自由度应用场景的掌脉数据增强及特征提取方法,包括以下步骤：S1、对训练数据的进行数据扩增,包括基于仿射变换的数据扩增、基于伽马变换的数据扩增、基于主纹理淡化算法的数据扩增、约束性数据扩增方案；在数据完成扩增后,将灰度值划分为四个灰度等级；S2、构建基于对比学习的掌脉图像特征提取网络,并对所述特征提取网络进行训练优化；S3、将图像输入训练好的基于对比学习的掌脉图像特征提取网络中进行特征提取。
