Признание и применение синтеза отпечатков пальмы в гиперспектральных изображениях

С развитием науки и технологий и прогрессом общества проверка личности и проверка безопасности привлекают все больше внимания.В качестве технологии биометрической идентификации, распознавание отпечатков пальмы широко используется в области проверки личности и проверки безопасности из-за его стабильности и универсальности.традиционные методы распознавания отпечатков пальмы обычно используют только изображения видимого светаДля решения этой проблемы была разработана технология распознавания отпечатков пальмы, полученная с помощью гиперспектрального изображения.

Гиперспектральные изображения - это изображения, сделанные на разных длинах волн.распределение кровеносных сосудов, текстуры кожи и т. д. Благодаря слиянию изображений с различными длинами волн можно улучшить точность и надежность распознавания отпечатков ладони.

При распознавании гиперспектральных изображений с помощью синтеза отпечатков пальмы первая проблема, которую необходимо решить, заключается в том, как получить высококачественные гиперспектральные изображения.Традиционные гиперспектральные камеры дорого стоят и их трудно распространитьТаким образом, исследования стали посвящены тому, как использовать существующее оборудование и технологии для получения высококачественного гиперспектрального изображения.Одним из методов является получение гиперспектральных изображений с использованием многочастотных источников света и оптических фильтровДругой метод - получение гиперспектральных изображений с помощью портативных устройств, таких как смартфоны.

После получения высококачественных гиперспектральных изображений, следующей задачей является эффективное извлечение отпечатков пальмы.Традиционные методы извлечения отпечатков пальмы в основном основаны на изображениях видимого светаОднако, поскольку гиперспектральные изображения содержат больше информации, необходимо разработать новые методы извлечения особенностей.Еще один метод - извлечение особенностей отпечатков пальмы с использованием информации о нескольких длинах волн в гиперспектральных изображениях.

В области распознавания отпечатков пальмы, наиболее часто используемые алгоритмы классификации включают в себя поддержку вектора машины, нейронной сети и дерева решения.Эти алгоритмы имеют некоторые проблемы в обработке гиперспектральных изображенийДля классификации необходимо использовать методы глубокого обучения.Другим методом является использование информации о нескольких длинах волн в гиперспектральных изображениях для классификации.

Технология распознавания отпечатков пальмы с гиперспектральным изображением имеет широкие перспективы применения.Технология синтеза распознавания отпечатков пальмы с помощью гиперспектральных изображений может быть использована для проверки безопасности банковских счетов., электронные платежи, электронная торговля и т. д. С точки зрения общественной безопасности технология синтеза распознавания отпечатков пальмы с гиперспектральными изображениями может использоваться для уголовного расследования, управления иммиграцией,И так далее.

Короче говоря, синтетическое распознавание пальмовых отпечатков гиперспектральных изображений - это технология биометрического распознавания с широкими перспективами применения.Точность и надежность распознавания отпечатков пальмы можно улучшить путем получения высококачественных гиперспектральных изображений, извлечение признаков отпечатков пальмы и выбор соответствующих алгоритмов классификации.Технология синтеза распознавания отпечатков пальмы на гиперспектральных изображениях будет играть все более важную роль в области проверки личности и проверки безопасности.