最近学习到的静脉图像识别方法，大致做一下整理。背景：类似指纹识别，实现静脉识别。目的：通过红外线图，得到血管细线图，以下程序是未完成代码截图，先做整理。识别方法A：其中，线性拉伸(imadjust(HD,[0.30.6],[]);)目的为提高对比度，经过实验，取0.3-0.6的值进行拉伸，效果最佳。直方图均衡也是增强对比度的一种方法，经过实验，效果不如线性拉伸，因此忽视。为了更好的边缘提取，使用高
指静脉识别是静脉识别的一种，首先通过指静脉识别仪取得个人手指静脉分布图，从手指静脉分布图依据专用比对算法提取特征值，通过近红外光线照射，利用CCD摄像头获取手指静脉的图像，将手指静脉的数字图像存贮在计算机系统中，将特征值存储。 静脉比对时，实时采取静脉图，提取特征值，运用先进的滤波、图像二值化、细化手段对数字图像提取特征，同存储在主机中的手指静脉特征值比对，采
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2024-08-09 17:07:30
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指纹、虹膜和人脸之后，身份认证领域的新热点：手背静脉识别 手背静脉身份识别作为生物特征识别的方法之一，是近十几年来新发展起来的一种生物特征识别方法，也是目前身份认证领域最关注的热点之一。 手背静脉 手背静脉拥有很好的唯一性和普遍性，在人与人之间和同一个人的两只手之间，手背静脉的血管纹理结构是不相同的，并且个人的血管纹理结构不随时间变化；手背
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2024-08-08 15:57:24
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现在，越来越多人不带钱包出门，因为一部手机就能解决支付问题。从密码付款、扫码付款到指纹付款，而苹果最近在新品发布会上展示的 Face ID，更是让刷脸付款成为热议话题。可你有没有想过，如果在超市付款的时候，既没带钱包又没带手机呢？最近，英国一家超市就实现让用户动动手指头完成付款了。英国超市在全球首先通过静脉付款据央视新闻 9 月 20 日报道，日前，英国伦敦布鲁内尔大学内一家商店开始提供指静
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2024-01-12 15:36:45
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掌纹静脉识别Python
在现代生物识别技术的应用中，掌纹静脉识别因其高安全性和独特性而受到广泛关注。掌纹静脉识别利用个体掌心内的静脉模式进行身份验证和识别，这种生物特征具有唯一性和难以伪造的优点，能够在诸如金融、安防和个人设备解锁等业务场景中提升安全性。基于掌纹静脉图像处理和学习模型的系统，其业务影响可用以下模型表示：
\[
\text{业务影响} = \frac{\text{安全性}}{\
# 掌静脉识别深度学习算法的科普
掌静脉识别是一种基于个体手掌静脉图案进行身份验证的生物识别技术。它利用深度学习算法从静脉数据中提取特征，以实现高效且高安全性的身份确认。本文将介绍该技术的基本原理，并提供示例代码，以便更好地理解这一算法。
## 原理简介
掌静脉识别的工作原理是采集手掌的静脉图案，静脉的分布因人而异，因此具有高度的唯一性。通常使用近红外光照射手掌，静脉内部富含血液，反射光线的
一、简介常用文本识别算法有两种：CNN+RNN+CTC（CRNN+CTC）CNN+Seq2Seq+Attention其中CTC与Attention相当于是一种对齐方式，具体算法原理比较复杂，就不做详细的探讨。其中CTC可参考这篇博文，关于Attention机制的介绍，可以参考我的另一篇博文。CRNN 全称为 Convolutional Recurrent Neural Network，在2015年
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2024-06-10 10:30:46
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论文背景手指静脉识别系统的性能受到手指静脉训练样本不足的限制，导致特征学习不足和模型泛化能力弱：DCNN 需要大量的数据来学习更抽象的语义信息进行分类。对于指静脉识别，由于每个类别只包含少量样本，极易出现过拟合。原因之一是感知场大小固定在卷积层中的每个位置，缺乏处理几何变换的内在机制。建立一个更有效的DCNN，使验证误差随训练误差不断减小，并提高模型的泛化能力是一个困难的挑战。静脉图像的成像原理在
Mnist数据集是深度学习入门的数据集，昨天发现了Chinese-Mnist数据集，与Mnist数据集类似，只不过是汉字数字，例如‘一’、‘二’、‘三’等，本次实验利用自己搭建的CNN网络实现Chinese版的手写数字识别。1.导入库import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import os,PIL,pathlib
impor
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2024-03-15 05:11:26
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在以前的OCR任务中，识别过程分为两步：单字切割和分类任务。我们一般都会讲一连串文字的文本文件先利用投影法切割出单个字体，在送入CNN里进行文字分类。但是此法已经有点过时了，现在更流行的是基于深度学习的端到端的文字识别，即我们不需要显式加入文字切割这个环节，而是将文字识别转化为序列学习问题，虽然输入的图像尺度不同，文本长度不同，但是经过DCNN和RNN后，在输出阶段经过一定的翻译后，就可以对整个文
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2024-04-03 12:40:35
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指静脉锁是利用人体手指静脉血管纹路图像进行身份识别的一种新技术，操作方法与指纹识别类似，但是所采的不是指纹，采的是手指内部的静脉血管纹路图像。指静脉锁是采用人体中的血管来识别，是不能复制、伪造和盗取。是基于人体手指中流动的血液在吸收特定波长的光线照射后可得到静脉纹路分布图像，使用这一固有特征的指静脉图像信息，与事先注册登记的手指静脉特征数据进行比对分析，确认登录者的身份。 指静脉识
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2023-09-05 22:39:00
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表格结构识别综述ICDAR2019ICDAR2021 竞赛中国图象图形学报PRCV 2021腾讯小米2021论文ICCV2021ACM MM 2021ICDAR 20212022 论文ACM Multimedia 2022CVPR 20222023 论文CVPR2023IJCAI 20232024 论文AAAI 2024参考文章 【声明】此文章供本人学习使用，内容来自公众号、知乎、博客等网站的摘
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2024-07-26 08:17:44
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卷积：神经网络不再是对每个像素做处理，而是对一小块区域的处理，这种做法加强了图像信息的连续性，使得神经网络看到的是一个图像，而非一个点，同时也加深了神经网络对图像的理解，卷积神经网络有一个批量过滤器，通过重复的收集图像的信息，每次收集的信息都是小块像素区域的信息，将信息整理，先得到边缘信息，再用边缘信息总结从更高层的信息结构，得到部分轮廓信息，最后得到完整的图像信息特征，最后将特征输入
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2023-10-12 11:41:53
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本篇文章我们将学习什么是CNN, CNN如何利用大脑的启发进行物体识别，CNN是如何工作的。 让我们来了解一下我们的大脑是如何识别图像的
根据诺贝尔奖获得者Hubel和Wiesel教授的说法，视觉区域V1由简单细胞和复杂细胞组成。简单的单元有助于特征检测，而复杂的单元则结合了来自小空间邻域的多个这样的局部特征。空间池有助于实现平移不变特征。
当我们看到一个新的图像时，我们可以
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2024-05-22 19:59:59
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DeepLearning tutorial（5）CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5的CNN模型，应用于olivettifaces人脸数据库，实现人脸识别的功能，模型的误差降到了5%以下。本程序只是个人学习过程的一个toy implement，样本很小，模型随
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2024-03-08 22:58:53
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论文题目：Acceleration of FPGA Based Convolutional Neural Network for Human Activity Classification Using Millimeter-Wave Radar年份&会议：2019 - IEEE Access主要内容：采用毫米波雷达回波谱图作为CNN输入来识别人类活动的类别，并实现在FPGA上，还采取了三种
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2024-07-19 20:24:23
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[1]Deep learning简介[2]Deep Learning训练过程[3]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络推导和实现[4]Deep Learning模型之：CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（一）深度解析CNN [6]Deep Learning模型之：CNN卷积神经网络（二）文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Le
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2024-03-22 14:02:46
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论文 | 基于多传感器集成的无砟轨道轨道板裂缝与离缝自动检测装置
作者 | 寇东华期刊 | 中国铁路时间 | 2020该文章从应用层面描述了轨道板裂缝检测整体的硬件布局、检测流程，而且该文的方法已经付诸实践，在轨道上完成了测试实验。文章首先描述了裂缝和离缝：其次列出了该装置硬件组成：裂缝的检测部分：采用图像配准融合算法将多个相机采集的轨道平面图像拼接为单个轨道板完整图像（横向），图像拼接时先进行图
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2024-09-02 16:02:02
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系列目录《Web安全之机器学习入门》笔记：第十七章 17.3 CNN识别恶意评论《Web安全之机器学习入门》笔记：第十七章 17.4 CNN识别垃圾邮件目录系列目录1、数据集特征化2、CNN模型构建3、数据集训练4、运行结果5、完整代码本小节通过tflearn库的CNN算法来识别验证码，由于本书多篇章节讲解MNIST图集的识别算法，故而本节主要重点关注在CNN的使用方法。LeNet是由Yann L
文章目录八、神经网络--非线性激活九、神经网络--线性层及其他层介绍十、神经网络--全连接层Sequential十一、损失函数与反向传播十二、优化器十三、现有网络模型的使用及修改十四、网络模型的保存与读取 八、神经网络–非线性激活1、ReLU2、Sigmoid使用sigmoid函数：import torch
import torchvision
from torch import nn
from
