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摘要
本发明公开了一种基于轻量神经网络的指静脉验证方法及系统,该方法包括下述步骤：提取指静脉图像的感兴趣区域；构建用于指静脉特征提取的轻量神经网络；在每个训练批次中随机选择多类手指,在每类手指中随机选择多张感兴趣区域图像构建成批次图像；将批次图像进行实时数据扩增后输入轻量神经网络；构建用于指静脉特征分类的分类部件,将轻量神经网络的输出特征输入到分类部件；构建批量硬损失函数和标签平滑正则化后的交叉熵损失函数,得到整体的损失函数；将训练后的轻量神经网络进行特征提取,计算特征之间的余弦相似度,输出指静脉验证结果。本发明能够更好的获取指静脉图像的细粒度特征,且减小了模型的存储体积和计算消耗。
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