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dataset.zip
山东大学
指静脉
数据集
2023-03-04 14:22:08
162.65MB
数据集
指静脉
山东大学
1
基于图像处理和VGG19实现的
指静脉
识别系统python源码+GUI界面+项目使用说明.zip
基于图像处理和VGG19实现的
指静脉
识别系统python源码+GUI界面+项目使用说明.zip 【代码说明】 源代码在finger.py 根据源代码生成的可执行文件为finger.exe,可直接运行 编译源代码所需Python环境为3.7,其他库在requirements.txt 【使用说明】 可直接运行finger.exe 参数说明 单人手指图片个数:训练集中一根手指录入的图片数,本例子设为7,因为训练集中总共21张图片,每根手指7张图片,总共三根手指。 随机选取的图片测试个数:识别时,在训练集中随机选取的与待识别图片比对的图片数,取值范围应为[1~7]之间,若取5,意义则为从每根手指的7张图片随机选取5张与待识别的图片进行5次比对,求得相似度平均值。 训练集图片文件夹:训练集图片所在文件夹,训练完毕后会在该文件夹下生成trained文件夹,存储处理完成后的图片,本例子为HighGuardFinger。 待识别图片文件夹:待识别的图片文件夹,本例子选取了7张图片为训练集,剩下的第8张图片作为测试图片,文件夹在HighGuardTest。 首次运行识别时,会下载VGG16的预训练模
2022-12-28 16:27:25
743KB
VGG19
图像处理
指静脉识别系统python源码
GUI界面
指静脉
系统生物识别统一身份系统-解决方案v1.0(完整版).docx
指静脉
系统生物识别统一身份系统-解决方案v1.0(完整版).docx
2022-06-11 18:07:55
256KB
智慧
静脉识别_
指静脉
识别_
手
指静脉
识别,包含数据库和全部代码,且整个识别已经打包,可以直接运行exe文件
2022-06-10 18:41:22
39.91MB
指静脉识别
1
一种基于OpenCV的静脉提取与匹配程序
指静脉
提取与匹配 掌静脉提取与匹配 其他静脉提取与匹配
2022-04-28 09:01:32
61.12MB
opencv
指静脉
掌静脉
指静脉锁
1
Repeated-Line-Tracking:
指静脉
特征提取的重复线跟踪算法的实现
重复线跟踪
指静脉
特征提取的重复线跟踪算法的实现 公告 这只是格林威治大学的 Bram Tom 实现的 Matlab 代码的重新实现。 原始代码可见: : 例子 原图 使用 CLAHE 增强 200,000 次迭代; r = 1; 宽 = 29
2022-03-24 17:48:54
210KB
C++
1
一种基于OpenCV的
指静脉
图像匹配方法
为提高
指静脉
图像匹配精度,提出了一种基于OpenCV计算机视觉库的
指静脉
图像识别匹配方法。首先,针对图像采集设备获取的
指静脉
图像存在无效信息导致识别难度增大的问题,对原始图像进行ROI提取;然后对ROI提取的图像进行灰度化、滤波、Sobel算子边缘化、特征向量提取、特征向量描述等处理;最后实现
指静脉
图像匹配结果的输出。实验结果表明,该方法实时性强,识别率高、匹配度好,较好地解决了存在无效信息情况下的
指静脉
图像匹配问题。
2022-01-17 20:38:33
1.71MB
指静脉;
图像匹配;
开源计算机视觉库;
感兴趣区域;
1
Miura等。 静脉提取方法:Miura 等人描述的两种静脉提取方法。 用于
指静脉
认证。-matlab开发
最大曲率: 此方法将尝试提取静脉的中心线。 这是通过计算静脉图像横截面轮廓中的局部最大曲率来完成的。 该方法应该对变化的静脉宽度和不均匀的亮度具有鲁棒性。 重复线跟踪: 该算法将从几个随机点开始,并尝试跟踪一条线。 如果一个像素被线跟踪算法多次访问,它很可能是一条静脉。 可以在此处找到展示算法运行的电影: https://vimeo.com/51757793 文学: - N. Miura、A. Nagasaka 和 T. Miyatake “基于重复线跟踪的手
指静脉
模式特征提取及其在个人识别中的应用”机器视觉和应用。 doi:10.1007/s00138-004-0149-2 - N. Miura、A. Nagasaka 和 T. Miyatake “使用图像轮廓中的最大曲率点提取手
指静脉
图案。” IAPR 机器视觉应用会议 9 (2005)。 用法: 文件“miura_usage.m
2021-12-13 22:43:39
7KB
matlab
1
基于改进AlexNet的手
指静脉
识别
针对AlexNet在手
指静脉
识别系统中训练耗时过长,识别准确率较低的问题,提出AlexNet的改进网络结构。针对AlexNet模型输入图像尺寸限制性强,自适应能力差的问题引入空间金字塔池化模式的网络结构。为了加快网络训练速度和降低网络模型的复杂度,对AlexNet的卷积核尺寸、网络深度和全连接层等进行调整。实验结果表明,改进后的网络模型在公开和自有
指静脉
数据集上的识别准确率及训练时长较AlexNet模型均有明显改善。
2021-11-12 16:31:32
6.57MB
图像处理
指静脉识
卷积神经
空间金字
1
指静脉
硬件驱动中文版
日立
指静脉
硬件驱动中文版安装程序,很好的工具,可以安装试试,用一下
2021-11-10 10:13:07
33.65MB
指静脉
1
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