基于图卷积网络的手部多特征识别系统

本发明公开了基于图卷积网络的手部多特征识别系统，包括新用户注册模块、用户身份验证模块、增强识别模块和注销功能模块。该基于图卷积网络的手部多特征识别系统，所述增强识别模块用于手指多模态特征的采集及预处理，手指多模态特征的采集及预处理利用采集设备分别对指纹和指静脉进行采集，并将采集的图像进行去噪、二值化、归一化、感兴趣区域的增强，将传统的特征提取方式和新兴的卷积神经网络相结合，考虑到指纹图像预处理的复杂性，选择卷积神经网络代替人工设计特征提取算法，而对于方向性强的静脉图像则选择传统的图像增强算法。从而提高模型识别速度，即当模态转换时，只需重新训练网络参数便可迅速适应新的模态。