【摘 要】
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针对传统的手指静脉分割算法无法达到良好的分割效果,公开手指静脉数据集较小,没有合适的参考标准用于神经网络训练,数据集未进行ROI处理导致包含背景过多等问题,提出一种基
【基金项目】
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国家自然科学基金(61771347);广东省普通高校基础研究与应用基础研究重点项目(2018KZDXM073);广东省特色创新类项目(2017KTSCX181);广东省青年创新人才类项目(2017KQNCX206);江门市科技计划项目(江科〔2017〕268号);五邑大学青年基金(2015zk11)
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针对传统的手指静脉分割算法无法达到良好的分割效果,公开手指静脉数据集较小,没有合适的参考标准用于神经网络训练,数据集未进行ROI处理导致包含背景过多等问题,提出一种基于级联U-Net的手指静脉分割算法。从UNet网络结构出发,针对所使用的指静脉数据集简化网络、减少参数,并以此作为所提方法的网络组成部分。针对山东大学公开数据集SDU-FV采用一种基于最小二乘的旋转校正算法提取ROI区域,该方法可以克服手指轴向旋转引起的成像区域不一致等问题,进而突出静脉丰富区域。在神经网络训练过程中,一方面在每张图像中随机选
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