基于深度学习的掌纹识别算法研究

资 源 简 介

基于深度学习的掌纹识别算法研究

详 情 说 明

掌纹识别作为生物特征识别领域的重要分支，近年来借助深度学习技术取得了显著突破。相比传统基于手工特征的方法，深度学习的核心优势在于其自动学习多层次特征的能力，尤其适合处理掌纹图像中复杂的纹线、褶皱等细节特征。

典型实现首先通过卷积神经网络（CNN）构建特征提取器。网络浅层捕获边缘、纹理等基础特征，深层则融合形成更具判别性的全局特征表示。为应对掌纹图像常见的旋转、光照变化等问题，通常会在数据预处理阶段引入归一化操作，或直接在网络结构中嵌入空间变换模块。

当前研究热点主要集中在三个方面：其一是设计轻量化网络架构以适应嵌入式设备的实时识别需求；其二是结合注意力机制强化关键区域的特征聚焦能力；其三是采用度量学习策略优化特征空间分布，提升不同掌纹样本之间的类间区分度。这些技术进步使得掌纹识别系统在安全性和便捷性上逐渐媲美甚至超越传统指纹识别方案。