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| 基于散射卷积网络的手指静脉识别方法研究 | |
| 引用本文： | 陈朋,姜立,王海霞,陈培.基于散射卷积网络的手指静脉识别方法研究[J].浙江工业大学学报,2018,46(1):56-60. |
| 作者姓名： | 陈朋 姜立 王海霞 陈培 |
| 作者单位： | 浙江工业大学信息工程学院，浙江杭州310023 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目( 61527808，61602414) |
| 摘 要： | 针对手指静脉特征提取及匹配识别问题，设计了一套嵌入式小型化手指静脉采集装置，并提
出了一种基于散射卷积网络算法的手指静脉识别方法． 对采集到的原始手指静脉图像进行感兴趣
区域提取和预处理，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，计算每个子块图像
能量均值和方差作为特征向量，利用支持向量机进行样本训练和匹配识别． 实验结果表明: 该方法
用于手指静脉识别相比于目前的其他方法能有更好的效果，识别率达到100%． |
| 关 键 词： | 生物识别 手指静脉 散射卷积网络 散射能量 支持向量机 |
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