【《YOLOv3算法在生物醫(yī)學圖像處理中的應用研究》14000字】

1YOLOv3算法在生物醫(yī)學圖像處理中的應用研究1緒論 11.1研究背景與意義 2 2 21.2國內外研究現(xiàn)狀 4 42理論介紹 2.1生物體識別技術綜述 52.2指靜脈識別技術 52.2.1指靜脈識別技術的原理 52.2.2指靜脈識別系統(tǒng)結構和識別過程 62.2.3指靜脈識別系統(tǒng)的特點 82.3曲率的基礎知識 92.3.1曲率定義 92.3.2基于局部最大曲率的靜脈圖像優(yōu)化 2.3.3算法原理 2.3.4算法的具體流程 1 2.3.6靜脈圖像特征標注 2.4Yolo-v3的算法原理 3基于yolo-v3算法的改進指靜脈識別方法 3.1數(shù)據(jù)集描述 3.2系統(tǒng)識別 3.2系統(tǒng)測試 2 254.1結論 4.2展望 21緒論將該圖像中對應的特征值提取出來。通常使用近紅外光線照射，再用CCD攝像外部設備用于檢測、驗證和評估(張麗芳，王志遠，2022)。?？〗?，2021)。更精確的識別結果(金子睿，洪浩宇，2021)。在本文的研究框架下考慮了這一3從1983年到1996年期間，現(xiàn)有結果支持以下推論為思想萌芽階段；這既要求輸為結論的廣泛認可提供可靠支撐。第二階段是從1997年到2007年期間，為技術的初創(chuàng)階段；第三階段是從2008年到2014年期間，為技術成長階段；第四階段是從2015年至今，為應用的爆發(fā)階段(林俊豪，何雅瀾，2020)。從2003年開始，中國研究人員開始開展了對指靜脈識別技術的研究工作，到了2012年，中國科學院自動化研究所牽頭成立了國家生物識別技術創(chuàng)新到了2016年，當時的微盾科技成功首次開發(fā)出了一個指靜脈雙測光模塊，在門鎖上進行了成功應用，其型號定為WDH-320,這也標志著在智能門鎖行業(yè)一年，國家標委會正式頒布實施了一部標準GB/T33135-2016,即《信息技術指靜脈識別系統(tǒng)指靜脈采集設備通用規(guī)范》(吳明杰，孫浩淼，2022)。到了2018年，又陸續(xù)正式發(fā)布了GB/T35742-2017與GB/T35676-2017這別應用算法識別性能評測方法》(郭子瑜，梁俊逸，2020)。時至2019年，國家信息技術標委會下面的生物特征識別技術分委會正式成熊馨月，2021)。4早在1983年時，當時就職柯達公司的JosephRice通過研究首次提出了一種手背靜脈特征識別技術，該技術也在1987年成功獲得了首個專利。到了1992年，來自日本北海道的K.Shimizu建立了一種身份識別的依據(jù)，到了1997年，來自韓國的BK郭子豪，劉雅靜tem公司在亞洲范圍內首次最近在2019年3月，在AWE中國家電消費電子展上，該電子展被稱為全世成熟的今天，指靜脈識別將擁有更好的發(fā)展前景(吉昊穹，庾聽荷，2023)。1.3本文主要研究內容1、理論分析，對指靜脈識別的意義、作用等內容進行研究，給出本文3、數(shù)據(jù)集預處理：對指靜脈識別的圖片進行預處理準備，給出相應的圖片4、數(shù)據(jù)集分析與識別：基于python給出yolo-V3算法的實現(xiàn)，并基于系統(tǒng)5、算法實現(xiàn)：對系統(tǒng)進行測試，對本文所構建的分析過程進行統(tǒng)計，輸入52理論介紹指靜脈識別是一種生物識別技術(BIOMETRICS),是一種非常先進且廣泛行為，即生物學特征。它可以分為身體特征(例如指紋，面部圖像，虹膜，掌紋等)和行為特征(例如步態(tài)，聲音，手寫等)(何志羽，鄭雅茜，2021)。生物識別碼信息，并進一步體現(xiàn)這些代碼(張明遠，黃雅婷，2022)。優(yōu)化設計過程中，匹配的內容，然后決定接受還是拒絕該人(鄧博宇，郝立新，2019)。6在靜脈中流動的紅細胞在血紅蛋白附近吸收波長約700-1100納米的紅外線，從而導致紅外線在靜脈中的傳輸較少(郭子豪，劉雅靜，2022)。為奠定一個堅實的研究基礎，本文本階段研究成果廣泛搜集并詳細審閱了國內外相關領域的經典與最新文獻。當近紅外線被傳輸時，這在某種程度上昭示了圖像傳感器將感應到神經。圖像會更為突出地顯示出來，將手指中的骨骼與肌肉等位置的信息減少顯示，進而達到了清晰化顯示神經的目的，得到的靜脈血管圖像也可以更為清晰。在指靜脈識別技術的實際應用中，就是要依據(jù)手指靜脈血管中的紋理信息好實現(xiàn)身份的這在一定層面上傳達在政府安全領域，教育安全領域，以及金融安全領域中進行控制系統(tǒng)的訪問時，可以廣泛使用該識別技術，相比于指紋識別，或者虹膜識別2.2.2指靜脈識別系統(tǒng)結構和識別過程1、要實現(xiàn)有效識別，采集工作是首要。最先要完成的就是要進行高質量的指靜脈的掃描(崔健安，喬英，2023)。手指在進入到相應采集設備后，在設備中的LED就會有近紅外線發(fā)射出來，該光線會對手指進行透射，而在手指的對側，使用照相機來對其靜脈圖像進行拍攝，該技術中主要影響到深度學習的應用效果的兩個因素分別為數(shù)據(jù)質量與采集的數(shù)據(jù)量(蔣雅婷，陳秀珍，2019)。通過引入更為新穎的設計思路，它實現(xiàn)了效率的大幅提高與錯誤率的明顯降低，從而大幅度提升了整體的可實現(xiàn)程度。2、校正圖像是關鍵的第二步操作。由于直接拍攝得到的經脈圖像也許不同于標準的規(guī)格，因此在完成了圖像的拍攝后，還要對圖像的角度與位置進行調整，直到與規(guī)格相符才停下，后面就是要提取特征信息(林俊杰，孫婉清，2022)。由于每個人的指靜脈都是不一樣的，因此識別身份主要是依據(jù)上面步驟中獲得的指靜脈圖像，這是有差別的，相應對靜脈分布圖像提取后，這在某種程度上證明就獲得了其特征圖，在上述步驟過程中，對于深度學習算法機器具體應用情況都將得3、最后一步就是將指靜脈圖像進行特征對比與匹配。在深度學習中算法中，準確率是衡量比對效果的標準(陶哲瀚，葉慧玲，2019)。將正確的結果和總體結果進行比較，從而得出最后的評分，本文將通過具體的評分來進行算法的評判(吳在指靜脈識別技術出現(xiàn)之前，我們就廣泛應用了指紋識別技術。該技術根據(jù)對不同指紋特征點細節(jié)信息進行對比后，通過得到每個人的不同指紋特征信息來實現(xiàn)對其身份的驗證(葉偉明，陳靜嫻，2020)。這在一定程度上闡明而指靜脈識別7技術則是使用人手指上的靜脈分布圖像來識別人的身份。對于指紋識別，人需要觸摸手指識別工具識別儀器。這些前瞻性的研究也將引發(fā)更多學者和研究機構的關注與參與。本研究高度重視跨領域的整合應用，引入了經濟學、社會學等領域的理論資源與分析手段，旨在構建一個全面且多面的研究體系。如果手指損壞，磨損，干燥或太濕，則很容易導致識別障礙，并且準確性會降低。進行指靜脈識別技術應用時，不需要將手指直接在掃描儀表面上接觸，且與手指的表面狀況無此外，我們可以相對容易地去復制人的指紋，導致指紋信息被盜的現(xiàn)象頻發(fā)，可見指紋識別技術只有較低的安全性能。人靜脈分布圖無法復制或偽造。指紋識別的便捷性與安全性要更高?？傊?，這些行為透露出一些意圖指紋識別的全部弱點在手指神經識別技術中并未出現(xiàn)，被認為是一種更高級的生物識別技術。隨著技術的突飛猛進，為保證秘密數(shù)據(jù)信息的安全性，市場中出現(xiàn)了越來越多的門禁系統(tǒng)，也不斷增加了具有較高安全系數(shù)的識別設備。其中使用最為廣泛的就是手指識別系統(tǒng)。借助跨學科的協(xié)同與合作，本文不僅集合了多樣化的思考方式和策略，還實現(xiàn)了技術與理論的深度融合，為復雜科學問題的解決提供了創(chuàng)造性的方案。根據(jù)分析研究，手指神經識別技術主要通過以下步驟完成。1、當然，識別的第一步是做好收集工作，因此要做的第一件事就是手指掃描。將手指插入設備后，這在某種程度上證明設備上的LED會發(fā)出靠近手指一側的紅外線(李語嫣，陳云濤，2020)。這種近紅外線可以從手指傳輸，這在某種程度上映射然后在手指的另一側，相機將捕獲靜脈圖像，已收集了多少數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)的質量對應用程序有非常重要的影響深入研究效果。2、第二步是圖像校正。因為相比于標準化的圖像，直接拍攝得到的圖像會明顯地不一樣，所以有必要去對拍攝后的圖像角度與位置進行相應的調整，直到最后與相應規(guī)格相符(張曉彤，劉美靜，2021)。后面就是要提取特征信息。由于每個人的指靜脈都是不一樣的，因此識別身份主要是依據(jù)上面步驟中獲得的指靜脈圖像，這是有差別的，相應對靜脈分布圖像提取后，就獲得了其特征圖，在上述步驟過程中，對于深度學習算法機器具體應用情況都將得到體現(xiàn)(薛宇峰，馬思敏，3、最后一步是比較和匹配最后的指靜脈圖像。這在某個角度上證明了深度學習的準確性主要用于比較，將正確的結果與總體結果進行比較以獲得最終分數(shù)。本文還將是通過特定評分來識別和實現(xiàn)的算法(李宇浩，王婧怡，2023)。82.2.3指靜脈識別系統(tǒng)的特點相比于常規(guī)的生物識別技術，指靜脈識別技術的優(yōu)勢要更加明顯。目前，主流的生物識別技術有很多，比方說，面部識別技術，虹膜識別技術，手掌識別技術，指紋識別技術，以及語音識別技術等。上述相關的識別技術已逐漸成熟了，在市場上已經獲得了廣泛的應用(羅思琪，王文彬，2021)。雖說生物識別技術也存在其優(yōu)勢，可是每種識別技術自身優(yōu)缺點都是明顯的。從研究設計到數(shù)據(jù)收集、分析，每一步都嚴格遵循科學方法論原則，力求過程的標準化與透明化。作為一種安全便捷的使用方式，指靜脈技術具有以下顯著特征使其與其他生物技術不同：(1)安全性高。根據(jù)上面的描述，手指靜脈系統(tǒng)運行原理與手指的靜脈結構是相對應的。因為在人體手指中隱藏著靜脈血管，所以竊取與復制是很難的。另外，靜脈還能對手指中的血壓與血流進行感知，在這等情況下進行識別時，還能同時對活體進行直接的檢測。這一驗證過程也為后續(xù)研究指明了方向，即在已證實有效的理論框架下，可以更加深入地探討未被充分理解的因素與已有文獻結論的一致性，標志著前期研究構思的穩(wěn)健性得到了實證的支撐。(2)準確率高。由于待采樣的樣品均位于人的內部，因此進行匹配時，只有很小的外部干擾，外界影響微乎其微，具有很高的準確性。從嚴格的數(shù)學統(tǒng)計與醫(yī)學證明來看，其拒真率要比0.01%小，F(xiàn)AR(認假率)小于0.0001%,FTE (登錄失敗)為0%(趙海龍，劉瑞琪，2020)。(3)唯一性，從醫(yī)學角度來看，每個人的手指靜脈分布不可能完全一樣，即使是同一個人，其左右手的靜脈分布也會有差異，就算是雙胞胎，他們的手指相同紋路相同，但也具有不同的靜脈分布情況(謝志杰，李夢琪，2017)。當人成年后，其手指靜脈分布情況就會是固定不變的[4]。針對每一個潛在的干擾因素本文都進行了深入的探討，并嘗試通過理論分析和實證檢驗來量化其可能的影響程度。遵循這種理論框架進行調研可獲知如果是未成年人，其手指會因為年齡的增大而發(fā)生變化，但只要花費三十秒左右的時間便可重新完成信息的注冊與登記。(4)非接觸式，其他生物識別技術一般都是接觸式的，而手指靜脈識別技術采取的是非接觸式，這樣在公共場合下使用會顯得更為衛(wèi)生、干凈。(5)較小的樣本文件容量，由于手指靜脈血管保持相對穩(wěn)定，因此拍攝起來會相對容易，所以取樣用的攝像頭只需要低分辨率即可，要求相對較低。這樣收集到的靜脈模板文件就會較小，綜合以上所做的分析內容可以獲得較快的匹配由于計算機網(wǎng)絡技術發(fā)展非?？?，使得深度學習算法與全球經濟重要程度變得越來越高，個人對信息保護的需要越來越受重視。要想保證信息的安全，有必9要對技術進行合適的選擇。在這樣的大環(huán)境之下最早的技術以個人密碼為基礎，使得密碼被破解的概率得到逐漸增強。后面發(fā)明了智能IC卡，可是該方法也存在一定的安全風險，比方說，被盜，或者被復制等(程子和，蔣欣怡，2017)。在接下來的幾年中，IT行業(yè)的重大變化是生物學。所謂的生物學特征，是指人體自身所具有的行為特征，或者是身體特征，在計算機幫助下實現(xiàn)對一個人的識別。本文從成本效益的角度考量，新方案有效削減了實施與維護的成本，避免了資源的浪費，提升了經濟效益。生物識別技術因為固有特性，在此現(xiàn)實背景下使得其很難丟失，攜帶起來非常方便，他人要想去偷竊與偽造會變得非常困難，使用會非常方便(程浩宇，蔣夢琳，2021)。鑒于以上的多方面優(yōu)點，該技術在全世界范圍內的關注度非常高，在出入境管理與身份管理等方面得到了廣泛應用。其他生物識別技術主要還有指紋識別，虹膜識別，手寫識別，面部識別等(程頂遠，蔣雅琳，2021)。在市場上，綜合多種生物識別技術形成的成熟生物識別產品得到了開發(fā)。本文通過引進更加新穎的設計思路，它實現(xiàn)了效率的提高和錯誤率的降低，從而大幅度提升了項目的成功率。曲率的主要作用是對曲線彎曲程度進行指示與表征。數(shù)學領域中，一般選擇微分定義方式來表示其曲率，具體數(shù)值上等于曲線上某點上的切線方向角度比上其對應弧長。當具有越大的曲率，代表了在此點的彎曲程度也就越大(梁欣怡，李杰群，2022)。在實現(xiàn)指靜脈識別技術中，由此可見一斑圖像做卷積或做灰度的第一步是提取諸如指靜脈曲率之類的信息。提取曲率其他信息作為圖像靜脈圖像中，我們一般選擇使用曲線來作為其識別的對象，曲率等于該曲線某點的切線方向角對應的弧長轉動率大小，定義就是微分，說明的是曲線同直線偏差的程度情況。也就是表達該點的彎曲程度。某條曲線若具有越大的曲率，那就說明了其彎曲得越厲害(李雅雯，張浩銘，2020)。而曲率的倒數(shù)也就對應著曲率半徑值，進行深度識別時，可選擇分塊處理的方式進行。2.3.2基于局部最大曲率的靜脈圖像優(yōu)化靜脈采集時不能保證每次都擁有相同的環(huán)境，溫度和環(huán)境每次都可能改變，并且靜脈中的血流會減少和增多起伏。這在一定程度上闡明了因此，使用紅外光提取的靜脈圖像的靜脈圖像將具有不同的寬度和亮度。為了獲得正確的靜脈圖像分類，同一根手指的靜脈圖像必須具有與靜脈相同的厚度和亮度。本研究特別強調跨學科整合的作用，吸納多領域知識，以拓寬研究視野并深化理解?？鐚W科的研究路徑使本文得以更全面地把握研究對象的復雜性與多樣性，揭示那些單學科視角難以捕捉的新現(xiàn)象。也就是說，提取的指靜脈特征不受靜脈圖像中由于環(huán)境等因素影響而產生的靜脈紋絡粗細變化和明暗變化等影響。如果靜脈的寬度是保持恒定的，則可以使用常規(guī)方法(例如匹配過濾器和形態(tài)學方法)來提取手指靜脈信息。但是，這在一定程度上呈現(xiàn)這些方法無法提取出比預定寬度更寬或更窄的靜脈。因此，使用這些方法將隨機丟失靜脈特征信息，從而對靜脈分類產生不利影響。這在一定意義上透露了重復的線性跟蹤算法可以從一張模糊的圖像中提取靜脈，但是對于較窄的靜脈紋絡模式，該算法跟蹤的時間較少次數(shù)較少，導致無法提取足夠的靜脈紋絡。數(shù)據(jù)收集階段，本文不僅依賴單一的數(shù)據(jù)源，而是結合了多種來源的數(shù)據(jù)，以此來增強數(shù)據(jù)的可靠性和互補性，并通過標準化流程減少采集誤差。如果線性跟蹤次數(shù)增加，則將導致算法耗時的曲線的局部曲率可以反映該部分曲線的局部彎曲程度，并且與該曲線的局部長度無關。因此，本文提出以提取靜脈紋絡的中心線為重點，計算靜脈圖像每個橫截面的曲率。在這等背景下靜脈的中心線可以由橫截面的局部最大曲率確定，基于局部最大曲率的靜脈提取算法檢測靜脈的每一個橫截面，并且在靜脈中出現(xiàn)清晰的局部凹陷區(qū)域，并且可以在該區(qū)域中獲得較大的曲率值。如圖1,下圖是靜脈圖像的示意圖。該圖用于通過選擇紅線部分的橫截面來計算橫截面每個從圖1可以看出，在靜脈不同的位置處具有不同的正曲率值。使用局部最大曲率值找到指靜脈的中心線可以非常好避免和消除靜脈厚度和光澤等一些不利圖1靜脈示意圖2.3.4算法的具體流程針對局部最大曲率算法，其具體按照如下3個步驟來開展：(1)靜脈中心點的提取。(2)靜脈中心的連接。(3)圖像標注。為了提取出具有不同亮度和寬度值的靜脈圖像的中心線，檢測靜脈圖像的每一個橫截面進行循環(huán)。由于靜脈區(qū)域的亮度值比背景區(qū)域小很多，因此橫截面看起來就像一條凹痕(黃國華，趙曉宇，2019)。在這等場景下與平坦的曲線相比較來看，凹陷的曲線具有更大的曲率。即使在靜脈中心線的位置不是局部的最暗點，但是由于該處具有局部最大曲率，因此還是可以獲取靜脈中心線的十分準確。數(shù)據(jù)收集階段，本文集成了多種數(shù)據(jù)來源，提升了數(shù)據(jù)的可靠性和驗證效果，同時應用標準化流程最小化數(shù)據(jù)采集中的主觀誤差。以下為具體步驟：(1)計算橫截面的曲率在z處的橫截面。橫截面的曲線可以根據(jù)曲率的正負分為凹形和凸形兩種形態(tài)。如果k(z)是正痕處k(z)的局部最大值。從這些步驟可以領悟到局部最大值所在的點表示了靜(3)靜脈的中心點評分對靜脈的中心點進行評分是為了確定該點為靜脈中心值越大表明靜脈區(qū)域與背景區(qū)域對比度越大，也就是靜脈圖像越清晰。凸起區(qū)評分Scr(Z)定義如下：憑借已有成果可得出推導結果其中Wr(i)表示Zi'所在位置處具有正值的局部區(qū)域寬度，即圖中A點或B點處凸起的寬度。k(Zi')表示A點或B點凸起的峰情況下，靜脈圖案通常平行于手指的方向，但是少挖掘，本文不僅揭示了現(xiàn)象背后的根本原因，這些點(x,y)和該點相鄰的左右兩點的值的關系(張逸凡，王靜怡，2023)。于此特定環(huán)境不難看出其端倪如果點(x,y)和左右兩側的點擁有相同的值，則這三個點構成一條水平直線。例如本文運用最新數(shù)據(jù)技術來發(fā)掘數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，或借助決策樹模型來預測未來走向。這些前沿方法為深刻洞察復雜現(xiàn)象提供了堅實支撐，并助力揭示海量數(shù)據(jù)背后隱藏的深層聯(lián)系。如果(x,y)的值較小，左右兩側的點的值較大，則有一條跨過點(x,y)的直線，因此增加點(x,y)的值以連接這三個點構成一條直線。如果點(x,y)的值較大，給定這些條件可以推知其情況而左右兩側點的值較小，對于曲率來說，也是由一系列不同的點所組成的，因此，將點作為輸出的主要方向有著重要的應用意義和特殊的含義，那么將點(x,y)看作是一個噪聲點。本文依據(jù)既有的理論體系，構建了此次的框架模型，無論是在信息流動機制還是數(shù)據(jù)分析策略上，都體現(xiàn)了對前人智慧的尊重與繼承，并在此基礎上進行了創(chuàng)新與發(fā)展。因此去除點(x,y)的值以消除噪聲。以上操作可以表示為：Cdi(x,y)=min{max(V(x+1,y),V(x+2,y))+m對多有像素點執(zhí)行以上操作。接著，對四個方向獲得的矩陣V采用同樣的操作可得到Cd2,Cd3,Cd4。最終圖像G(x,y)可以通過下式得到：2.3.6靜脈圖像特征標注利用閾值將上文中的靜脈特征圖像實施二值化處理，得到了G(x,y)。小于閾值的部分被認為是背景區(qū)域，在本文的研究框架下考慮了這一情形而大于閾值的部分被認為是靜脈區(qū)域。所以，識別結果的可靠性較高。本章提出了一種基于最大曲率的指靜脈識別算法，該算法使用深度學習模型通過準確提取手指靜脈特征并減少不同靜脈的寬度和光澤來檢測手指靜脈。加工和標記的原理由不同的曲線定義?，F(xiàn)有結果支持以下推論通過計算不同方向上的橫截面曲率，可以根據(jù)其峰值和寬度確定靜脈中心的位置(左景軒，?？〗?，2021)。為了使繪制的靜脈盡可能完整，曲率計算考慮了四個方向上靜脈圖像的曲率。實驗表明，通過計算局部最大曲率，手指靜脈可以在優(yōu)化圖像時更好地保留靜脈的特征細節(jié)，并且靜脈對諸如厚度和光強度之類的不利影響不會受到影響。2.3Yolo-v3的算法原理在深度學習中，選擇用于目標識別的特定算法非常重要。圖像識別最終是對特征的識別。于此類相似情境可以推知其可能趨勢其具有的多種功能能夠有助于只會運行在某個模型中，并只針對某個問題，甚至只運行在小型數(shù)據(jù)集中(金子睿，洪浩宇，2021);這種一致性不僅再次確認了早期研究的結論，也為當前理功能(例如批處理歸一化和殘差連接)通常適合于模型，功能和數(shù)據(jù)集，從這些YOLOv3在進行boundingbox邊界框預測時所使用的方法為YOLO9000方網(wǎng)絡的坐標坐標偏移t_x,t_y,t_w,t_h。如果要素圖的單位偏離圖片的左上角 (c_x,c_y),并且邊界框大小為p_w,p_h(即錨點大小),則生成的預測坐標為b_x,b_y,b_w。,b_h,這是要素地圖級別。g_x,g_y,g_w,g_h特征圖具有實數(shù)映射。偏移量對應于t_x,t_y,t_w,t_h,b_x避免了負值的出現(xiàn)(林俊豪，何雅瀾，2020)。Convolutional643基于yolo-v3算法的改進指靜脈識別方法本文在對指靜脈進行預測與識別時，所使用的是公開數(shù)據(jù)集。在應用數(shù)據(jù)進行之前，有必要對數(shù)據(jù)進行預處理，如圖3所示，這是本文給出的數(shù)據(jù)集的屏幕截圖。實驗數(shù)據(jù)由192個類組成，從這些特征中反映每個類包含120個圖片，其中90張用于訓練，30張用于實驗測試(何子軒，趙天佑，2020)。在思想脈絡方面，本研究遵從了章教授所強調的整體性和邏輯連貫性。集合數(shù)據(jù)主要來自山東大學和馬來西亞科學大學的機器學習和數(shù)據(jù)挖掘實驗室的SDUMLA-HMT指靜脈數(shù)據(jù)，F(xiàn)V-USM手指靜脈數(shù)據(jù)。使用預處理算法對數(shù)據(jù)進行預處理，這無疑反映出現(xiàn)實并使用最大曲率算法從勻場圖像中提取特征。該實驗使用Caffe框架創(chuàng)建網(wǎng)絡模型并進行樣本培訓。計算機CPU型號為E7440,主頻率為2.4GHz,8核心為16G內存。部分指靜脈圖像如下所示(吳明杰，孫浩淼，2022):圖3數(shù)據(jù)集本文一共包括6400張數(shù)據(jù)集，根據(jù)應用將數(shù)據(jù)集分為測試集和訓練集，測試集和訓練集在系統(tǒng)中同時來進行應用，顯示出結果，表示為Darknet-53。根據(jù)功能的不同，需要使用多層次特征來完成對不同尺度下的物體進行檢測，所以此處用的結構為FPN結構(郭子瑜，梁俊逸，2020)。這為具體的建議。具體的網(wǎng)絡結構圖如下。本圖片像素大小是416,相應的通道順序用(N,C,H,W)表示，括號的每個維度與輸出的特征維度是一—對應的。kmeans聚類來對上述九類anchor來進行挑選與設定，數(shù)針對COCO數(shù)據(jù)集，其對應的九類尺度具體分別如下：(10\times13),(16\times30),(33\times23),(30\times61),(62\ti需要注意到的是，這在一定層面上傳達上圖的輸出通道取值為255,該數(shù)字在COCO數(shù)據(jù)集中共有八十類，也就是說，[3×(4+1+80)]=255,其中，3代表的是三類anchor,4代表的是預測框，1代表的是框的置信度，80代表的是類別科學研究的動態(tài)特性和復雜性，持續(xù)關注新出現(xiàn)的情況和挑戰(zhàn)，不斷調整和優(yōu)化研究策略。本文采用的是公開數(shù)據(jù)集對指靜脈進行識別分析，公開數(shù)據(jù)集首先需要利用數(shù)據(jù)預處理進行支撐。這在某種程度上證明在深度模型的研究中，需要對相應的標準進行評分和預測，利用相同的數(shù)據(jù)集。在不同的算法內進行模型評估。數(shù)據(jù)有測試集和訓練集之分，二者的分工會有差異，前者在測試模型中應用，后者在在本文的分析中，主要采用的是留出驗證的方法，選擇留出驗證的原因，主要是該算法相對來說比較完整，而且適合與本文這樣不需要太多的預處理的數(shù)據(jù) (吉昊穹，庾聽荷，2023)。全部數(shù)據(jù)訓練集數(shù)據(jù)80%圖4數(shù)據(jù)處理圖3-1給出了留出法進行數(shù)據(jù)分類方法。在知曉超參數(shù)以后，重新訓練模型時，驗證集數(shù)據(jù)也作為訓練集數(shù)據(jù)，這樣可以更好的訓練模型，這個驗證方法不為了保證深度學習的魯棒性，本文采用了圖像特征增強的方式，主要的步驟如下：1、以基本圖像特征為基礎，這在一定程度上闡明利用標記完成的特征圖片本文將依據(jù)最終結論來確認設計方案的合理性，結合相關文獻和已有研究成果，比較不同設計路徑的優(yōu)劣，以此展示本研究所采納設計的獨特意義及其對學術界2、根據(jù)HSV顏色空間進行顏色特征的提取，因此可直接上網(wǎng)進行紅色與藍3、通過藍色的HSV范圍，對標記特征的所有像素點進行判斷，看是不是都處于藍色范圍，假如是在該范圍內，那就對不同藍色HSV值進行更換，針對所有的圖片都進行上述的判斷操作，統(tǒng)一將其更換為幾種相同藍色的HSV值。比方說，如今的圖片數(shù)量為一百張，這些行為透露出一些意圖需要對十種不同藍色4、在xml文件中，由于并未改變其標記特征的位置，我們只要對其文件名稱進行更換即可。并按照相同的方式來處理紅色標記的特征，于是就能將大量不同紅色標記的特征圖片得到。3.2系統(tǒng)識別在進行系統(tǒng)測試之前，首先對系統(tǒng)的結果進行測試用例編寫，測試用例代表了進行測試的過程中所采用的基本方式和方法。使用Pycharm平臺對訓練樣本進行訓練8萬次，這在某種程度上證明實驗結果如表1,圖6,圖7,圖8和圖9,所進行的實驗和應用的結果是通過python語言調庫來完成的，同時，對語言的進行了一定的函數(shù)改造&voc_annotation.py圖5指靜脈識別的部分工程結果以上顯示了本文所建立的指靜脈識別的部分工程結果，隨著對網(wǎng)絡模型訓練次數(shù)的增加，這在某種程度上映射識別準確率逐漸提高并達到穩(wěn)定，loss值最終處于一個較小的穩(wěn)定范圍(張明遠，黃雅婷，2022)。通過詳細分析實際情況，本文發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有理論在特定條件下的應用效果存在不同，這促使本文進一步探索如何根據(jù)具體情況調整和優(yōu)化理論模型，以提高其實用性和指導意義。當?shù)螖?shù)達到8萬次時，網(wǎng)絡模型達到穩(wěn)定狀態(tài)，識別率達到99.3%。表1測試結果使用原始靜脈圖像數(shù)據(jù)得到的訓練模型在訓練次數(shù)達到70000次時達到基本穩(wěn)定，識別率此時僅有83%?？梢钥闯?，這在某個角度上證明了經過最大曲率算法對原始靜脈圖像預處理后，模型訓練結果更好(鄧博宇，郝立新，2019)。為進一步對本文提出的算法先進性及優(yōu)越性進行驗證，將本文算法與(2D)(2)PCA算法、HCGR算法在同一個數(shù)據(jù)集上進行實驗對比，實驗的訓練集統(tǒng)一采用每個類90個訓練圖片，其余30張圖片用于測試識別準確度(周思遠，李欣怡，2022)。訓練次數(shù)vs識別準確率訓練次數(shù)圖6訓練次數(shù)vs識別準確率訓練次數(shù)訓練次數(shù)vs識別準確率訓練次數(shù)x10?通過輸入內容進行系統(tǒng)測試，采用的是pycharm的平臺，所實現(xiàn)的方式是輸入一張圖片從而實現(xiàn)識別效果，本文給出的是一個三張結合的指靜脈識別：圖10實現(xiàn)識別從圖10可以看到的是，在這等情況下本文所研究和應用的系統(tǒng)實現(xiàn)了三張圖片的識別，識別的評分結果都高于80分，說明了本文所設計的系統(tǒng)和測試內容的可靠性，在進行不同類型血管的指靜脈識別過程當中，需要從兩個人的指靜脈中識別出另一個人的指靜脈，遵循這種理論框架進行調研可獲知首先給出兩個人指靜脈的基礎數(shù)據(jù)，首先對文章需要的基礎庫和數(shù)據(jù)處理庫進行引入(郭子豪，fromsklearnimporfrommatplotlibimportpyplotas圖11庫引入隨后給出不同數(shù)據(jù)集下的相應識別出來的解析數(shù)據(jù)。如圖12所示是1萬張數(shù)據(jù)集下的解析數(shù)據(jù)，選取80%的數(shù)據(jù)作為訓練集，20%作為測試集，數(shù)據(jù)中，綜合以上所做的分析內容出現(xiàn)凸點的噪聲數(shù)據(jù)是出現(xiàn)了比較大的指靜脈變化導致，并非是數(shù)據(jù)溢出(張宇婷，劉凡，2022)。下面對相應的迭代次數(shù)和損失率進行結果分析。根據(jù)圖13可以看到的是，隨著不斷的迭代計算的流失程度在逐漸降低，隨著迭代次數(shù)達到20及以上，相應的流失率降低穩(wěn)定在了0.25左右，下面利用算法中的Score評分，對不同迭代次數(shù)下的交叉血管算法評分進行分析(陶哲瀚，葉圖141萬張下的評分鑒于上述分析得出根據(jù)圖14可以看到的是交叉血管下的評分情況，隨著計算迭代此處的增加，評分的值區(qū)域穩(wěn)定，最后，穩(wěn)定的得分為0.845左右，從整體來看，該評分的結果較好，訓練集得到的模型優(yōu)化程度可以滿足指靜脈的識別首先給出2萬張數(shù)據(jù)識別下的數(shù)據(jù)分析結果如圖15是同類指靜脈相應的數(shù)據(jù)變化描述，從數(shù)據(jù)中可以看到的是，隨著數(shù)據(jù)量的增強，相應的損失率存在下降趨勢(左景軒，牛俊杰，2021)。4結論與展望識別和面部識別等生物認證技術因為其局限性而越來越難以保證用戶信息的安?，F(xiàn)實的意義。本文工作主要有：(1)指靜脈圖像的采集；(2)靜脈圖像的預處理；(3)靜脈圖像的特征提取；(4)神經網(wǎng)絡模型訓練。本文圍繞這四個方向，總結了前人的研究結果，并提出自己的想法(吳明杰，孫浩淼，2022)?；诠_指靜脈數(shù)據(jù)集，本文通過實驗驗證了基于python語言的YOLO-v3算法在指靜脈識別中的可行性，并提出了一種改進的YOLO-V3算法，實現(xiàn)了對指靜脈新方向。20]./kcms/detail/23.1191.U.20210415.143[2]YaoQiong,SongMethodBasedonAggregationofRadon-LikeFeatures[J].Sensors,2021,21(5).[3]張麗芳，王志遠.結合改進韋伯算子和加權稀疏表示的指靜脈識別[J].重慶郵[4]劉子軒，陳雅婷.指靜脈識別技術研究[J].中國人民公安大學學報(自然科學[5]KanikaKapoor,ShalliRaniveinrecognition[J].MultimediaTool