基于深度学习与改进Gabor特征融合的FVR

来源 :计算机仿真 | 被引量 : 0次 | 上传用户：purong0826

【摘要】

：

由于指静脉图像含有大量弯曲纹理特征,针对传统的Gabor滤波器具有多尺度与多方向特征,但在提取图像弯曲纹理信息能力不足,提出了一种基于深度学习与改进Gabor特征融合的指静脉识别算法。首先对传统Gabor滤波器进行改进,使其具有曲率响应能力,然后使用均匀LBP算子进一步处理得到融合特征,最后将融合特征信息输入到深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)进行静脉图像识别,实验中针

【作者】

：

何鑫陈迅

【机构】

：

江苏科技大学电子信息学院

【出处】

：

计算机仿真

【发表日期】

：

2018年11期

【关键词】

：

指静脉识别改进伽柏小波深度学习修正线性单元深度信念网络

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