基于稀疏自编码的手指静脉图像分割

• 作者: 刘霞 秦华锋
• 来源期刊: 重庆工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 数学
• 关键词: 手指静脉 图像分割 稀疏自编码器
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: O231.3
• 字数: 5487字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16055/j.issn.1672-058X.2019.0004.001

摘要

针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的手指静脉分割算法能够有效地对静脉进行分割,提高手指静脉认证系统的认证精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦华锋	重庆工商大学计算机科学与信息工程学院	13	8	2.0	2.0
2	刘霞	重庆工商大学智能制造服务国际科技合作基地	8	85	1.0	8.0