一、《基于改进残差网络的指静脉识别算法》_易芮 2020.5.20

①采集到的指静脉图像质量不高"边缘曝光"及手指的自由度导致图像存在的偏移问题

（传统的指静脉识别技术是基于图像的纹理、特征点等细节进行特征提取，若图像质量较差的话，提取到的指静脉特征会不稳定，会降低指静脉识别的准确性)->改进残差网络的指静脉识别算法

采集到的图像除了包含静脉区域之外，还包含了指静脉采集器中的背景，这些背景和手指轮廓的边缘区域存在很多噪声以及曝光现象，因此需要排除这种外界环境带来的干扰因素；

另一方面，虽然指静脉采集器通常都设有固定手指的装置，用于限制手指的移动范围，但是考虑到用户体验的问题，这种固定措施通常是比较松散的，手指在采集器中仍然有一定范围的活动空间，可能会出现上下偏移或者左右偏移等姿态变化，同时不同手指的粗细程度也有一定的差异，因此不能直接将采集到的图片用于特征提取。

②由于公开的指静脉数据集较少,如何利用有限的数据集训练得到鲁棒性较好的模型性能是主要研究问题之一.

③常见的卷积神经网络是以分类为目的，而对于指静脉识别技术而言，预先采集所有类别的指静脉图片是不切实际的，因此需要对网络的监督信号重新设计，使网络学习到具有判别性能的指静脉特征

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