您也可能阅读
通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。
Yi Ding1,2,3, Kai Wang4, Xiaojun Wu5
1School of Automation and Electrical Engineering, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou, 310023, China. dingyi@zust.edu.cn.
本研究介绍了一种轻量级的指纹静脉识别算法,使用修改后的VGG-19网络和Gabor过器. 这种新的方法实现了高精度 (98.45%) 和提高了生物识别的稳定性.
科学领域:
背景情况:
研究的目的:
主要方法:
主要成果:
结论: