基于胶囊网络的指静脉识别研究.pdf

指静脉设备的驱动

指静脉处理代码

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%

Finger vein MALLAD algorithm

Research on Identity Recognition Technology Based on Finger Vein

利用多层散射卷积网络提取每张图像的散射能量分布特征，利用支持向量积

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。

手指静脉识别技术研究，徐文彬，胡贞，对基于手指静脉图像的识别技术进行了初步研究。首先利用近红外血管图像采集装置提取了手指静脉的原始图像,然后对采集到的图像作�

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%

针对目前在静脉纹理提取算法中，对图像质量要求高、算法复杂度高的问题，利用静脉图像的剖面线在静脉区域中灰度值会呈现山谷状变化的特征，通过计算静脉图像多方向的梯度矩阵，提出一种计算简单、快速且稳定的掌脉纹

针对单样本手掌静脉识别率较低的问题，研究了一种结合手掌静脉2DPCA特征和分区LBP特征的识别方法。利用图像重采样和奇异值扰动方法生成虚拟样本，利用2DPCA从生成的虚拟样本图像上提取静脉特征进行识别

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

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