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摘要：本发明提供一种基于轻量级网络模型的指静脉识别方法，针对不同的指静脉数据库采用不同的ROI区域提取方法，其采用的是轻量级指静脉识别网络模型，该轻量级指静脉识别网络模型裁剪了预训练的MobileNetV2的前七个瓶颈层，其后接着的是一个Dropout层Dropout1、一个卷积层Conv、一个归一化层BNorm、一个ELU层ELU、一个Dropout层Dropout2和一个全连接层FC，以指静脉ROI图像为训练样本，采用端到端的方式对网络进行训练，对预训练MobileNetV2模型的部分结构进行微调，对辅助层进行从头训练。该方法简化了手指静脉识别流程，图片预处理过程仅需要对采集到的样本进行ROI（感兴趣区）提取；模型参数量少，降低计算机计算代价，从而提升识别速度以及减少训练成本更加节能环保。

主权项：1.一种基于轻量级网络模型的指静脉识别方法，其特征是，针对不同的指静脉数据库采用不同的ROI区域提取方法，FVUSM数据库提供的分割后的ROI图像直接作为输入数据，HKPU、SDUMLA和UTFVP数据库的ROI区域的提取方法包括以下步骤：S1、利用两个掩码区分手指区域和背景区域，将手指区域像素值赋值为1，背景区域像素值赋值为0，进而得到一个黑白的二值化图像；S2、根据二值化图像在原图上绘制出最大外接矩形框，其中最大外接矩形框的高度值为W，宽度值为L；S3、确定ROI区域的上下边界进而确定ROI区域的高度，其中ROI区域的上边界值为b2，ROI区域的下边界值为b1，ROI区域的高度值为S，确定上下边界公式组为：①b1＝W4②b2＝W-49③S＝b2-b1S4、利用宽度设置为50像素，高度与区域R1相同的滑动窗口从区域R1的最右侧逐列向左移动，并在该过程中计算滑动窗口内所有像素点的灰度值之和，记作Sumg，再确定近端指关节位置P1和远端指关节位置P2，d1等于P1和P2之间的距离，d2等于P1与ROI区域左边界的距离，确定指关节公式组： ⑤P1＝argmaxSumgfloor2×3L≤P1≤L-49⑥P2＝argmaxSumg1≤P2≤L4S5、确定ROI区域的左右边界进而确定宽度，其中ROI区域的左边界值为g1，ROI区域的右边界值为g2，确定左右边界公式组： S6、根据上下左右的边界位置从R1区域分割出ROI图像；所述指静脉识别方法采用的是轻量级指静脉识别网络模型，该轻量级指静脉识别网络模型裁剪了预训练的MobileNetV2的前七个瓶颈层，其后接着的是一个Dropout层Dropout1、一个卷积层Conv、一个归一化层BNorm、一个ELU层ELU、一个Dropout层Dropout2和一个全连接层FC，以指静脉ROI图像为训练样本，采用端到端的方式对网络进行训练，对预训练MobileNetV2模型的部分结构进行微调，对辅助层进行从头训练。

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百度查询： 哈尔滨工业大学(威海) 一种基于轻量级网络模型的指静脉识别方法