【摘 要】
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目的提出一种基于端到端卷积神经网络的手掌静脉识别方法。方法在构建的手掌静脉识别网络模型中,卷积层和池化层交替级联提取图像特征,同时通过神经网络分类器进行分类识别,
【基金项目】
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国家自然科学基金(81501541);广东省产学研项目(2013B090500104);广东省重点科技项目(2013A022100009)~~
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目的提出一种基于端到端卷积神经网络的手掌静脉识别方法。方法在构建的手掌静脉识别网络模型中,卷积层和池化层交替级联提取图像特征,同时通过神经网络分类器进行分类识别,采用包含动量项的随机梯度下降法最小化识别误差,在误差减小的方向上不断优化模型。采用训练集数据扩展、批归一化、Dropout、L^2参数正则化四种方法提升网络的泛化能力。结果对公共的PolyU库(图像在高约束条件下获取)和自建库(图像在自然条件下获取)中全部500个对象的识别,正确识别率分别达到99.90%和98.05%,单个样本的识别时间均小于9
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