一种基于联邦学习的指静脉与掌静脉识别方法

作者：董延杰; 康文雄; 连枫钊; 黄俊端; 曾香玉

来源：2022-06-30, 中国, ZL202210754377.0.

本发明公开了一种基于联邦学习的指静脉与掌静脉识别方法、系统及计算机可读存储介质,方法包括以下步骤：获取手静脉图像；利用公开数据集对mobilenetV2检测模型进行联邦学习训练；将训练后的静脉检测模型mobilenetV2的卷积部分的模型参数上传至中心方；中心方进行联邦学习聚合得到若干个聚合模型；将得到的聚合模型在本地数据集中进行微调得到训练好的mobileNetV2检测模型；将手静脉图像输入至训练好的mobileNetV2检测模型提取特征向量；将提取的特征向量与预设数据库中的已注册人员的静脉特征向量计算相似度,若相似度大于预设阈值则判定当前手静脉图像属于已注册人员,识别成功。本发明降低了隐私数据泄露的风险；同时解决了数据集之间非独立同分布的问题。

• 单位
  华南理工大学