基于深度学习的指纹识别方法研究

现代科学技术正处于一个飞速发展的时期,指纹识别技术已经融入人类生活各个领域中.在众多生物特征识别技术中,指纹识别技术作为一种最直观的技术被广泛应用.传统指纹识别技术存在一些弊端,例如需要人工设置指纹特征,并且需要多次调试,设计特征和选择分类器相对而言不易达成最优化,从而导致指纹识别率不达标.需要提出一种能够提高指纹识别准确率的方案.近些年随着机器学习技术的兴起,深度学习技术已经成为了当下的热门课题.而将深度学习技术与生物特征识别技术相融合也具有较明朗的前景.深度学习技术可以在海量数据中学习并分析,可以自动识别分析并学习指纹特征数据,从而减少人工工作量,同时达到提高指纹识别准确率的目的.本文简要介绍了深度学习与指纹识别技术的研究现状、存在的问题,并通过卷积神经网络对指纹识别技术做出了分析与改进.本文主要是希望通过对指纹识别技术的分析与改进帮助人们更深入地了解指纹识别的概念及运用,并促使生物特征识别技术能够获得高速发展.     

浅析高清网络摄像机技术发展趋势

网络摄像机经过这几年的发展,已逐渐被人们接受,对比模拟摄像机,其支持更高清晰度的画面监控,同时又具有远程操控实时浏览的方便性,本文从硬件、软件等方面剖析了网络摄像机的未来发展。     

数据挖掘技术在物联网的应用研讨

物联网概念诞生之后,被各国列为了战略性产业振兴目标.数据挖掘可谓是物联网智能应用得以实现的关键部分,将其应用至物联网领域中,可促进智能化应用水平的提升,并优化用户体验.面对深入应用的物联网背景下产生的海量数据信息,就需要采用数据挖掘技术这一数据处理手段进行处理.在分析数据挖掘技术的基础上,指出了数据挖掘技术在物联网中的应用,以供参考.     

基于深度学习的虹膜识别方法研究

随着信息化社会的高速发展,人们生活水平的不断提升,与此同时人们开始越来越注重身份验证的准确性、安全性、稳定性.人体生物特征表现出了几大特点:唯一性、稳定性、不可复制.本文通过深度学习技术简述、分析特性、探究支持,研究了生物特征识别中的虹膜识别方法.虹膜识别性能指标在应用中相比其他生物指标高,具有很高的研究价值.希望通过本次对虹膜识别方法的探究,促进虹膜识别在人工智能方面的新发展.