【摘 要】
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随着社会的发展,身份信息的安全问题日益凸显。为解决用户身份识别过程中受环境影响较大,以及掌纹识别时提取掌纹特征复杂的问题,本文进行了“基于卷积神经网络(CNN)的掌纹识
【基金项目】
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2018年教育部产学合作协同育人项目(201801121011);全国高等学校计算机教育研究会2019年度课题(CERACU2019R02);太原科技大学教学改革与研究项目(201937);太原科技大学博士科研启动项目(20162036);太原科技大学校级大创项目(XJ2017074、XJ2019072);山西省高等学校大学生创新创业训练计划项目(2018351);山西省高等学校科技创新项目(
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随着社会的发展,身份信息的安全问题日益凸显。为解决用户身份识别过程中受环境影响较大,以及掌纹识别时提取掌纹特征复杂的问题,本文进行了“基于卷积神经网络(CNN)的掌纹识别”的研究。运用该算法的优势在于简化了掌纹识别的前期预处理,可以直接将采集的原始图像进行输入,然后识别。通过卷积操作和最大池化操作,减少了训练参数量,大大节约了时间。最后使用Softmax分类器对结果进行分类。实验结果显示,该方法对不同人的掌纹有较高的识别率,克服了传统掌纹识别精度差,识别时间长,人工提取特征困难的缺点。
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