基于深度學(xué)習(xí)的K近鄰圖迭代靜脈識別算法研究

摘要： 深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中具有強(qiáng)大的特征表達(dá)能力，近年來廣泛應(yīng)用于靜脈特征的提取與識別。通常，基于深度學(xué)習(xí)的靜脈識別模型在訓(xùn)練階段，每次僅輸入1幅圖像及其對應(yīng)的標(biāo)簽，學(xué)習(xí)圖像與標(biāo)簽之間的映射關(guān)系，然而，這種每次只處理單幅圖像的方法，難以捕捉不同類別多幅靜脈圖像之間的關(guān)系。為了解決該問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的K近鄰圖迭代靜脈識別算法。用較優(yōu)的深度學(xué)習(xí)模型提取掌靜脈圖像特征；利用K近... （共8頁）