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申请/专利权人：浙江科技大学
摘要：本发明涉及一种基于质量评估和自动标签的指静脉图像数据集制作方法及其应用，首先，采用四个评估指标，并通过赋予这些指标不同权重，实现指静脉图像自动标签生成；其次，在MobileNetV3模型的基础上进行网络结构精简，构建了适用于指静脉图像分类的轻量级模型，便于在嵌入式设备上进行部署；最后，利用自动生成的质量标签，训练精简MobileNetV3模型对指静脉图像进行质量分类用于规范化的指静脉图像数据集。本发明不仅可以有效避免低质量指静脉图像进入模型训练，而且可以有效节省人工标注时间；精简优化的MobileNetV3模型用于识别指静脉图像质量好坏，参数量更少但准确率却更高；本发明可应用于指静脉智能锁中。
主权项：1.一种基于质量评估和自动标签的指静脉图像数据集制作方法，其特征在于包括下述步骤：S1：跟踪采集不同对象的指静脉图像并建立原始数据集，对原始数据集中的每一张指静脉图像进行感兴趣区域提取及预处理，得到指静脉感兴趣区域图像，同时将其封装成指静脉感兴趣区域图像数据集；S2：对指静脉感兴趣区域图像引入包括对比度、信息熵、平均梯度、等效视数在内的评估指标，计算评估指标得分并归一化，然后按照相应的权重加权对指静脉图像进行质量评估，根据评估结果实现指静脉质量标签的标注；S3：精简优化MobileNetV3模型，将标注之后的指静脉数据集分为第一训练集和第一测试集，将第一训练集输入到精简后的MobileNetV3模型中，进行训练并迭代优化，最终在第一测试集上进行分类测试输出指静脉图像质量分类结果；S4：根据分类结果剔除低质量图像后对指静脉图像数据集进行扩增，将扩增之后的图像集封装为用于后续训练测试的规范化的指静脉图像数据集；S5：将经过质量评估和质量标签标注及扩增后的指静脉数据集分为训练集和测试集，用于后续指静脉识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江科技大学 一种基于质量评估和自动标签的指静脉图像数据集制作方法及其应用
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