基于ResNet和DenseNet的指静脉识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

基于ResNet和DenseNet的指静脉识别方法，采用ResNet和DenseNet两种网络分别处理同一静脉图片在不同模态下的静脉图像。其中，ResNet处理原始静脉图像；DenseNet处理ROI（Region Of Interest，ROI）区域定位后的静脉图像。两个网络相互独立，并分别进行特征提取。最后，本发明使用一种自适应阈值融合方法，对两个网络的输出结果进行特征融合，得到最终的识别结果。本方法能够得到更为丰富的特征信息，有利于提升识别准确率；可以对两个网络发挥的效用进行准确的评估，并在此基础上进行综合，有利于提升最终结果的准确性；可以使用相对更少的训练数据，就能达到较好的识别性能。

《基于ResNet和DenseNet的指静脉识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022106686993，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为穆恒宇;刘星利;马宇晗;郭剑;姜依凡;朱楂;陈若星;张勤;韩崇;王娟，申请日期为2022-06-14，公开（公告）日期为2022-08-16，国际专利分类号（IPC）为 G06V40/14(2022.01)I;G06V10/25(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V10/46(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：基于ResNet和DenseNet的指静脉识别方法，采用ResNet和DenseNet两种网络分别处理同一静脉图片在不同模态下的静脉图像。其中，ResNet处理原始静脉图像；DenseNet处理ROI（Region Of Interest，ROI）区域定位后的静脉图像。两个网络相互独立，并分别进行特征提取。最后，本发明使用一种自适应阈值融合方法，对两个网络的输出结果进行特征融合，得到最终的识别结果。本方法能够得到更为丰富的特征信息，有利于提升识别准确率；可以对两个网络发挥的效用进行准确的评估，并在此基础上进行综合，有利于提升最终结果的准确性；可以使用相对更少的训练数据，就能达到较好的识别性能。

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