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掌纹识别，keras，CNN
掌纹识别，keras，CNN
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keras
掌纹识别
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2018-12-09
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掌纹识别效果可达0.999,使用香港的大学掌纹库,使用CNN网络，由于图片库太大无法上传。禁止转载！
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基于keras的1D CNN时间序列分析
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CNN可以很好地识别数据中的简单模式，然后使用这些模式在更高的层中形成更复杂的模式。当您希望从整体数据集的较短(固定长度)片段中获得有趣的特征，且特征在片段中的位置相关性不高时，1D CNN非常有效。 这适用于传感器数据(如陀螺仪或加速度计数据)的时间序列分析。它还适用于分析固定长度周期内的任何类型的信号数据(如音频信号)。另一个应用程序是NLP(尽管在这里LSTM网络更有前途，因为单词的接近程
一段掌纹识别的程序，可以提供参考
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在word上的一段掌纹识别的程序，包含部分代码，推荐看看。需要改改哦~~~~~~
指静脉识别，keras，CNN
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用于指静脉识别，Python语言，keras架构，CNN卷积神经网络，识别率可以达到97%。禁止转载。
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使用tensorflow keras编写的cnn，代码注释详细。。。。。
掌纹识别算法
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掌纹数据集.....7z
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同济大学掌纹掌静脉数据集
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数据库比较大，内有原始图像和预处理后的图像，这个文件是下载链接和引用的参考文献。费了很大劲才找到的，希望大家给个五星，谢谢~
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Digit-Recognizer-using-ensemble-method-in-CNN:在我的笔记本的这个版本中，我使用了使用顺序卷积神经网络的集成方法对在MNIST数据集上训练的数字进行识别。我选择使用非常直观的keras API（Tensorflow后端）来构建它。首先，我将准备数据（手写数字图像），然后重点关注CNN建模和评估
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CNN中使用集成方法的数字识别器 在此笔记本中，我使用了使用顺序卷积神经网络的集成方法来对著名的MNIST数据集进行数字识别。我选择使用非常直观的keras API（Tensorflow后端）来构建它。首先，我将准备数据集（手写数字图像），然后将重点放在CNN建模和评估上。 该笔记本电脑包含三个主要部分： 数据准备。 CNN建模和评估。 结果预测和提交。 如果笔记本计算机在加载时引起任何问题，请
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SVM掌纹识别
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采用Gabor_Palm函数提取掌纹图像的能量特征，并将得到的结果分块，分别计算每块的均值和方差作为特征向量。特征向量的长度为160. 采用Gabor_SVM进行分类。 同时用到了SVM的工具箱。
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用于实现掌纹识别的部分代码
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被代码支配
2023-04-11
#标题与内容不符
AI看舌
2022-03-20
请问怎么用？掌纹库在哪里下载？
wxid_ubc0zsy3yyz322
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