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鉴于生物身份识别的普及,掌纹识别系统越来越要求对环境和图像质量的鲁棒性。为了解决这个问题,提出了一个新奇的基于深度学习的方法。通过逐渐的由粗到细地定位主掌纹线所在的区域,能够较好地适应大部分的实际数据和环境。最后,通过在测试集上的测试,该算法取得了较为良好的效果。
基于深度卷积网络的主掌线纹区域的提取
【摘 要】
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鉴于生物身份识别的普及,掌纹识别系统越来越要求对环境和图像质量的鲁棒性。为了解决这个问题,提出了一个新奇的基于深度学习的方法。通过逐渐的由粗到细地定位主掌纹线所在的区域,能够较好地适应大部分的实际数据和环境。最后,通过在测试集上的测试,该算法取得了较为良好的效果。
【机 构】
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广东工业大学自动化学院
【出 处】
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工业控制计算机
【发表日期】
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2018年07期
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