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摘要
为了解决成像环境复杂、生物组织引起红外光散射导致识别准确率低的问题，在基于神经网络分类的手指静脉识别技术基础上，提出神经网络拓展结构模型，并采用机器学习方法计算区分性好的特征，弥补原神经网络引起的部分特征缺失，避免了模型迁移到小型数据库上由于样本数量不足带来的性能下降问题．利用ResNet18、ResNet34和ResNet50三种神经网络在手指静脉数据库上进行的分析与实验表明，拓展结构模型显著提高了识别性能．
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单位重庆理工大学; 宜宾学院
