指静脉识别，keras，CNN

指静脉设备的驱动

指静脉处理代码

指静脉服务DEMO

掌纹识别效果可达0.999,使用香港的大学掌纹库,使用CNN算法，由于图片库太大无法上传。

Finger vein MALLAD algorithm

介绍胶囊网络在指静脉识别领域研究及原理和方法的实现

手指静脉识别技术是一种新的生物特征识别技术，它是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，可得到手指静脉的清晰图像。

使用tensorflowkeras编写的cnn，代码注释详细。。。。。

用于指静脉识别，Python语言，keras架构，CNN卷积神经网络，识别率可以达到97%

基于tensorflow框架的keras高级API搭建简单的CNN网络识别MNIST数据集,作为TensorFlow入门操作程序

21世纪是一个科技迅速发展的时代,新技术层出不穷,对于安全,人们的关注程度比任何时候都要高,我们的保密措施经过了由钥匙到密码再到IC卡的过程,而现阶段,最为安全可靠的保密识别方式就莫过于生物特征识别技

针对卷积神经网络(CNN)中空间上的指静脉信息丢失的问题,提出了一种基于胶囊网络(Capsule Network,CapsNets)的指静脉识别算法。CapsNets在整个学习过程中以“胶囊”的形式从

21世纪是一个科技迅速发展的时代,新技术层出不穷,对于安全,人们的关注程度比任何时候都要高,我们的保密措施经过了由钥匙到密码再到IC卡的过程,而现阶段,为安全可靠的保密识别方式就莫过于生物特征识别技术

手写的_数字_识别_MNIST_using_CNN_in_Keras 在Keras中使用CNN的手写数字识别MNIST

keras+tensorflow CNN