基于卷积神经网络的手指静脉概率分割方法

本文主要探讨了"手指静脉图像概率分割方法研究"这一主题，针对生物组织内部光照衰减导致手指静脉图像质量较差的问题，提出了一种创新的解决方案。研究的焦点在于提升手指静脉区域的稳定分割精度，这对于生物特征识别，如指纹识别和静脉识别等应用至关重要。 首先，作者运用韦伯定律（Weber's Law），这是一种感知心理物理学原理，来增强手指静脉图像，减少光照变化对图像质量的影响。韦伯定律指出，人们对于强度的感知变化与原始强度之间的比例关系是恒定的，通过这种方法，可以一定程度上恢复图像的细节和对比度。 接着，为了构建一个精确的训练模型，研究人员进行了自动粗略标注，区分静脉区域和非静脉区域，从而获得了带有标签的像素训练集。这个步骤对于深度学习模型的训练至关重要，因为它提供了有监督的学习材料，帮助模型理解并学习静脉和非静脉像素的特征差异。 随后，利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行训练。CNN是一种特别适合于图像处理的深度学习模型，其结构能够捕捉局部特征，并逐渐学习到全局的特征表示。通过训练，CNN能够生成每个像素属于静脉区域或非静脉区域的概率分布。 最后，通过概率图理论，结合概率运算，对手指静脉图像进行分割。这种方法不仅考虑了像素的局部特征，还考虑了整体的上下文信息，从而实现了更为精确的分割结果。实验结果显示，所提出的概率分割方法在实际应用中展现出良好的性能，能够有效地提取手指静脉网络，这对于提高生物特征识别系统的准确性和鲁棒性具有积极意义。 本研究的关键词包括：手指静脉图像、韦伯定律、图像分割和卷积神经网络。这些关键词突出了研究的核心技术路径和贡献，强调了在生物特征识别领域中的实用价值。此外，该论文被发表在《小型微型计算机系统》期刊上，得到了国家自然科学基金、中央高校基本科研业务费专项资金等多个项目的资助，体现了研究的学术影响力和实用性。