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摘要
本发明公开了一种基于神经网络的小数据集手指静脉识别方法,包括：数据集的构建与预处理；利用数据增强算法对所有类别图像进行数据扩充；利用卷积神经网络构建适合数据的模型；对设计的模型进行训练；使用采集设备获取目标图像进行预处理,并将预处理图像通过模型输出进行手指静脉特征向量的输出；与存储的手指静脉特征向量模板进行对比,确定输入手指静脉的类别。本发明通过神经网络和数据增强结合,提取到具有鲁棒性的特征；且通过对不同图像输出特征向量之间的欧式距离比较,根据距离大小区分不同类别的手指静脉图像,使手指静脉识别在小数据集的前提下获得高准确率。
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