浙江工业大学冯定忠获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于多指标融合预评价的指静脉图像识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116189248B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211481533.7，技术领域涉及：G06V40/14；该发明授权一种基于多指标融合预评价的指静脉图像识别方法是由冯定忠;罗君益;张烨设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多指标融合预评价的指静脉图像识别方法在说明书摘要公布了：一种基于多指标融合预评价的指静脉图像识别方法，包括：获得图像质量评价指标、对评价指标进行归一化处理、生成样本向量、确定分类器核心参数并生成SVM分类器、对图像进行评价并筛选图片生成数据库、对处理后的图像进行HOG特征提取与灰度共生矩阵特征提取、融合两种特征形成融合向量、身份匹配。本发明能够有效减少因为图像质量不均带来的识别率降低等问题。
本发明授权一种基于多指标融合预评价的指静脉图像识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多指标融合预评价的指静脉图像识别方法，其特征在于，包括如下具体步骤： S1，根据数据库中指静脉图像特点选取等效视数、信息熵、灰度标准差和对比度四种评价指标，并通过所述四种评价指标对指静脉图像进行质量评价，获得四个初始质量评价指标分数； S2，对得到的四个初始质量评价指标分数进行归一化处理，统一量纲； S3，将归一化后的四个质量评价指标分数分别作为SVM分类器输入样本向量的一个分量； S4，确定SVM分类器的核函数以及其他的核心参数，根据这些参数通过训练样本生成SVM分类器； S5，将采集到的指静脉图像输入SVM分类器得到图像质量评价结果，保留高质量指静脉图像作为识别数据库，删除低质量的指静脉图像； S6，对采集到的指静脉图像预处理； S7，利用方向梯度直方图HOG特征提取算法对指静脉图像进行特征提取，同时利用灰度共生矩阵GLDM计算指静脉图像的对比度、信息熵和相关性，并计算这些特征量的标准差和均值，形成另一个六维的特征向量； S8，利用PCA对提取到的HOG特征向量进行降维，再与灰度共生矩阵提取的特征向量进行加权融合形成融合特征向量HOG-G； S9，进行特征匹配，通过则身份认证成功，不通过则身份认证失败。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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