掌静脉识别的深度学习方法综述OA北大核心CSTPCD

掌静脉识别作为一种新兴的红外生物识别技术,因其高安全性、活体检测性等优势已成为当前生物特征识别领域中的研究热点之一。近年来,该领域的大量研究通过引入深度学习方法推动了掌静脉识别技术的发展。为了掌握掌静脉识别领域最新研究现状及发展方向,对数据采集和数据预处理的主流算法进行了分类和总结,并针对基于深度学习的掌静脉识别的最新进展按照掌脉特征表征、网络设计与优化、轻量级网络进行了分类和详细阐述。针对当前单模态识别达到瓶颈等问题,分析并对比了多模态和多特征融合识别相关算法;探讨了当前掌静脉识别的研究难点挑战,并对未来的发展趋势进行了展望与总结。