基于深度学习和多尺度编码组合的手背静脉识别.pdf

"基于深度学习和多尺度编码组合的手背静脉识别" 深度学习和多尺度编码组合的手背静脉识别是一种基于手背静脉纹理信息的生物特征识别技术。手背静脉识别技术具有非接触式检测、易于接受、内部特性、难以伪造和普遍性等优点。基于深度学习和多尺度编码组合的手背静脉识别算法，首先使用下采样和小波分解获取多尺度下的手背静脉图像，然后使用中心对称的局部二值模式(CSLBP)提取图像的特征，再次对提取的特征使用深层模型限制玻尔兹曼机(RBM)逐层训练，最后采用多尺度编码组合的方式进一步提高识别率。 深度学习是一种自动进行特征表达的方法，主要模拟大脑的深层组织结构，通过组合低层特征形成更加抽象、更加有效的高层表示。深度学习可以解决手背静脉识别中的特征提取问题，不依赖于人工选择，能够自动进行特征表达。 本文提出了一种基于深度学习和多尺度编码组合的手背静脉识别算法，该算法可以提高手背静脉识别的准确率。本文还讨论了手背静脉识别技术的发展、特点和应用前景。 深度学习在手背静脉识别中的应用可以解决以下问题： 1. 特征提取问题：深度学习可以自动进行特征表达，不依赖于人工选择。 2. 特征选择问题：深度学习可以自动选择合适的特征，避免人工选择的随意性。 3. 训练时间问题：深度学习可以快速训练模型，避免了长时间的训练过程。 因此，基于深度学习和多尺度编码组合的手背静脉识别算法具有广泛的应用前景和发展潜力。 知识点： 1. 手背静脉识别技术的发展和应用前景 2. 深度学习在手背静脉识别中的应用 3. 多尺度编码组合的手背静脉识别算法 4. 深度学习模型的限制玻尔兹曼机(RBM) 5. 中心对称的局部二值模式(CSLBP)在手背静脉识别中的应用 6. 手背静脉识别技术的优点和挑战 本文提出了一种基于深度学习和多尺度编码组合的手背静脉识别算法，该算法可以提高手背静脉识别的准确率，并具有广泛的应用前景和发展潜力。