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mainly to complete the palmprint feature extraction and classification tasks. The data set contains 99 people's palm print pictures, in which 3 palm print pictures of each person are distributed in the training set, and the other 3 palm print pictures are distributed in the test set. In this project, I tried the traditional method use SIFT to extract features and KNN for classification which get accuracy of 97.31%, and also tried the convolutional neural network method such as ResNet which get a
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掌纹识别 the palmprint feature extraction and classification tasks (1188个子文件)
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