[發明專利]編碼遮罩生物特征分析方法、存儲介質及神經網絡

在審

• 申請號: 201811509957.3
• 申請日: 2018-12-11
• 公開（公告）號: CN111310515A
• 公開（公告）日: 2020-06-19
• 發明（設計）人: 張李亞迪
• 申請（專利權）人: 上海耕巖智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 福州市景弘專利代理事務所(普通合伙) 35219
• 代理人: 林祥翔;徐劍兵

1.一種編碼遮罩生物特征分析方法，其特征在于，包括如下步驟，建立神經網絡，所述神經網絡包括卷積層、連接層、特征值層和反卷積層；

通過訓練樣本對神經網絡進行訓練，所述訓練樣本的為經過編碼遮罩濾波的生物特征感光影像，輸出為生物特征感光影像對應的生物特征原始影像，得到訓練好的神經網絡，在訓練完成后，將經過編碼遮罩濾波的生物特征的感光影像，獲取神經網絡中特征值層輸出的特征值。

2.根據權利要求1所述的編碼遮罩生物特征分析方法，其特征在于，還包括步驟，生物特征紋庫存儲生物特征紋樣對應的特征值。

3.根據權利要求1所述的編碼遮罩生物特征分析方法，其特征在于，還包括如下步驟，將神經網絡輸出的特征值與生物特征紋庫內的特征值進行比對。

4.根據權利要求1所述的編碼遮罩生物特征分析方法，其特征在于，所述神經網絡包括依次連接的第一卷積層、第二卷積層、第一全連接層、特征值層、第二全連接層、第一反卷積層、第二反卷積層。

5.根據權利要求4所述的編碼遮罩生物特征分析方法，其特征在于，所述卷積層的卷積核大小為5×5，步長為2，特征地圖的數量為64。

6.一種編碼遮罩生物特征分析存儲介質，其特征在于，存儲有計算機程序，所述計算機程序在被運行時執行如下步驟，建立神經網絡，所述神經網絡包括卷積層、連接層、特征值層和反卷積層；

通過訓練樣本對神經網絡進行訓練，所述訓練樣本的為經過編碼遮罩濾波的生物特征感光影像，輸出為生物特征感光影像對應的生物特征原始影像，得到訓練好的神經網絡，在訓練完成后，將經過編碼遮罩濾波的生物特征的感光影像，獲取神經網絡中特征值層輸出的特征值。

7.根據權利要求6所述的編碼遮罩生物特征分析存儲介質，其特征在于，所述計算機程序在被運行時還執行包括步驟，生物特征紋庫存儲生物特征紋樣對應的特征值。

8.根據權利要求6所述的編碼遮罩生物特征分析存儲介質，其特征在于，所述計算機程序在被運行時還執行包括步驟，將神經網絡輸出的特征值與生物特征紋庫內的特征值進行比對。

9.根據權利要求6所述的生物特征分析存儲介質，其特征在于，所述神經網絡包括依次連接的第一卷積層、第二卷積層、第一全連接層、特征值層、第二全連接層、第一反卷積層、第二反卷積層。

10.一種編碼遮罩生物特征分析神經網絡，其特征在于，所述神經網絡包括依次連接的卷積層、連接層、特征值層；所述卷積層、連接層、特征值層間的神經元連接權重固化關系通過如下步驟形成：

建立神經網絡，所述神經網絡包括卷積層、連接層、特征值層和反卷積層；

通過訓練樣本對神經網絡進行訓練，所述訓練樣本的輸入為經過編碼遮罩濾波的生物特征感光影像，輸出為生物特征感光影像對應的生物特征原始影像，直至訓練完成。