注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 完整的静脉识别程序包含enroll和match c++代码

  2. 完整的静脉识别程序包含enroll和match，里面有完整的图像处理库源代码，不需要再去调用opencv库 方便平台移植，代码是VC++写的，里面有enroll 和 match 两个程序，分别是模式识别的注册和匹配，学会一个静脉 稍微修改就可以用于指纹，虹膜 掌纹等的识别，难能可贵的是里面的注释基本是中文的，不是洋文，很容易理解

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-11-03
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：yexiaoya

  1. 手掌静脉sdk开发包说明

  2. 最新的掌静脉识别技术

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2012-07-11
    • 文件大小：153kb
    • 提供者：dflgq

  1. 掌静脉生物识别源码

  2. 掌静脉生物识别的算法源码，可以提供一个思路。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2013-03-22
    • 文件大小：22kb
    • 提供者：signemail

  1. 富士通掌静脉识别omnipass软件

  2. 配合富士通palmsecure可以实现掌静脉登录系统

  3. 所属分类：系统安全

    • 发布日期：2013-03-22
    • 文件大小：32mb
    • 提供者：signemail

  1. 掌静脉识别程序

  2. 基于OPENCV开发的掌静脉识别程序，MFC设计

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-04-22
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：lixisuccess

  1. 基于改进AlexNet卷积神经网络的手掌静脉识别算法研究_林坤.pdf

  2. 在手掌静脉图像采集的过程中易受手掌摆放姿势、光源条件等外界因素的影响,造成识别准确度欠佳。为了提高手掌静脉图像识别的精准度和鲁棒性,提出一种基于改进AlexNet深度卷积神经网络的手掌静脉识别方法。该方法首先通过图像分割、指根关键点定位、感兴趣区域图像提取等三个阶段对采集的手掌静脉图像进行预处理;其次,针对人体手掌静脉识别的应用场景,通过适当调整经典的AlexNet卷积神经网络的结构并对卷积层的输出进行批标准化操作,同时,将深度学习理论中的注意力机制应用到该网络中,进而优化AlexNet神经网络

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：olivia_ye

  1. 掌静脉简介

  2. 掌静脉生物识别技术简介及相关应用产品说明

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-08
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：jansty_jin

  1. GA∕T 1395-2017 安防掌静脉识别应用图像技术要求.pdf

  2. 本标准规定了安防掌静脉识别应用中掌静脉图像的技术要求。 本标准适用于安防掌静脉识别应用中掌静脉图像的采集和存储。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-08-07
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yzy506332862

  1. 为何生物识别技术成门禁高端应用首选

  2. 生物识别技术就是，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。 　　最近几年生物识别技术得到了飞跃式发展，进入了成熟期。生物认证作为"便携"与"唯一"的特点，在一卡通应用中得到了迅速发展，目前指纹、掌形、面像、指静脉等生物识别，根据不同的要求和应用场合，均得到了广泛的采用。 　　由于人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性，这一生物密钥无法复制，失窃或被遗忘，利用生物识别技术进行身份认定，安全、可靠、准确。而常

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_38627213

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的一种掌脉图像采集系统的设计和实现

  2. 随着银行和企业的网络交易以及电子政务、政府OA、CRM、ERP等电子商务系统的广泛普及，提高了我们的工作效率的同时，作为对计算机系统信息安全的要求较高金融、政府、电信、军队行业的身份验证、密码等用户个人认证技术的可靠性也日益受到关注，操作简单并可有效防止非法用户登录的生物认证已成为一种公认的最为方便和安全的身份认证技术。 　　静脉认证的基本原理是利用近红外线照射手掌，并由传感器感应手掌反射的光。其中的关键在于流到静脉红血球中的血红蛋白对波长760nm附近的近红外线会有吸收，导致静脉部分的反射较少

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：weixin_38546622

  1. 通信与网络中的浅析指纹识别与指静脉识别的区别

  2. 21世纪是一个科技迅速发展的时代，新技术层出不穷，对于安全，人们的关注程度比任何时候都要高，我们的保密措施经过了由钥匙到密码再到IC卡的过程，而现阶段，最为安全可靠的保密识别方式就莫过于生物特征识别技术了。 　　生物特征识别技术系统包括虹膜、人脸、人耳、指纹、掌纹、手形、静脉在内的几种生物特征识别技术，内容取材于作者以及国内外研究人员近几年来在生物特征识别方面的研究成果。主要包括两部分：第一部分为头部特征识别，包括虹膜识别、人脸识别和人耳识别；第二部分为手部特征识别，包括指纹识别、掌纹识别、手形

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-22
    • 文件大小：103kb
    • 提供者：weixin_38604653

  1. 传感技术中的生物特征识别十大关键技术解析

  2. 生物识别技术在近几年有了长足的进展，但要使生物识别从理论研究走向实际应用，众多的科研单位还需要突破和解决其中一系列的关键技术。从统计的意义上讲人类的指纹、掌形、虹膜等生理特征存在着唯一性。因而这些特征都可以作为鉴别用户身份的依据。 　　1、生物特征传感器技术 　　通过某种原理可以测量生物特征，并将其转化成计算机可以处理的数字信号，这就是生物特征传感器的主要任务，也是生物特征识别的第一步。大部分的生物特征都是通过光学传感器如CCD或CMOS形成图像信号，例如人脸、指纹、虹膜、掌纹、手形、静脉等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-19
    • 文件大小：207kb
    • 提供者：weixin_38706007

  1. 基于6416和FPGA的手部三模态识别装置设计与实现

  2. 介绍了将手形、掌纹和手掌静脉身份识别理论与FPGA和DSP数字处理系统相结合构成能够方便用于门禁、考勤等的具有高可靠性和高安全性要求的快速身份识别装置。装置采用可见光和近红外双摄像头提高对手形、掌纹和手掌静脉图像的有效获取。利用FPGA实现双摄像头图像数据的同步采集、数据缓存以及对液晶显示屏、补光系统等的控制，以减少DSP的负担，使DSP能够专注于对手形、掌纹和手掌静脉的数据处理识别工作，保证系统运行的实时性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-18
    • 文件大小：312kb
    • 提供者：weixin_38621386

  1. 生物识别技术为何会成门禁高端应用首选

  2. 最近几年生物识别技术得到了飞跃式发展，进入了成熟期。生物认证作为“便携”与“唯一”的特点，在一卡通应用中得到了迅速发展，目前指纹、掌形、面像、指静脉等生物识别，根据不同的要求和应用场合，均得到了广泛的采用。不过，生物认证模式由于技术发展的瓶颈，在稳定性、应用成本和系统构建难度等方面还存在一定问题。目前指纹产品占据主导地位，其它如人脸、指静脉、掌形识别等仍处于推广应用阶段，也有资料显示，人脸、指静脉、掌形识别在国内外高端领域均被频频选用。本次测试看到

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：weixin_38611230

  1. 身份认证危机有待生物识别各类技术解决

  2. 你在电影大片和高科技电视节目中见过它们—依赖于指纹、面部识别以及用于提供识别的其他身体和行为数据的生物识别系统。但是这些技术曾在过去的科幻作品中出现过，并甚至超越了高安全领域。目前它们正在冲击主流技术。事实上，你甚至可能已经正在使用其中的一部分技术。当然，致力于这一领域的公司正努力工作保持领先竞争对手和罪犯一步。更快而更准确的技术正在出现，这往往合并了多种识别来源，例如指纹、虹膜、掌形、脚、声音、RFID以及静脉识别数据。通过进入“主流”，毫不奇怪地预测，在该

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：309kb
    • 提供者：weixin_38746918

  1. 基于灰度曲面匹配的快速手掌静脉识别

  2. 为使掌脉识别系统在识别性能和识别时间上有一个较好的平衡，提出了一种基于灰度曲面匹配的快速手掌静脉识别算法。对手掌静脉图像提取感兴趣区域，将感兴趣区域等分为若干个子区域，计算每个子区域像素灰度平均值作为该子区域灰度值，以各子区域灰度值构建待匹配图像。匹配时对两个待匹配灰度曲面中的像素灰度做差，得到灰度差曲面，求出该灰度差曲面的方差，将此方差作为衡量两个掌脉特征曲面之间距离的依据，并据此判定两幅掌脉图像是否来自同一只手。应用自建掌脉图库进行实验分析，该算法选择子区域大小为8 pixel×8 pixe

  3. 所属分类：其它

  1. 基于Gabor小波和NBP算法的手掌静脉识别

  2. 为了提取手掌静脉图像的纹理特征, 并有效提高其识别率, 在联合Gabor小波和近邻二值模式(NBP)的基础上提出了一种纹理特征提取方法。该方法利用静脉结构中血管粗细与延伸方向不同的特点, 将掌静脉图像感兴趣区域与4尺度、4方向的Gabor小波卷积获得多个幅值特征, 并在4个不同的尺度下分别求取均值, 获得Gabor尺度均值模式(GSP), 在每个GSP分块上使用NBP描述算子来提取局部邻域关系模式(GSPNBP)。然后将这些多尺度、多方向的GSPNBP分块区域的编码序列的总和作为掌静脉特征向量。

  3. 所属分类：其它

  1. 手掌静脉识别典型波长选择

  2. 目前的手掌静脉识别系统均采取主动光源来获取掌脉图像，光源波长的选择直接影响掌脉图像的清晰度与识别性能。典型的掌脉识别成像波长为760，850，890，940 nm，但没有指出哪种波长识别性能最佳。从两个角度解决此问题，从识别特征提取角度，建立了基于Fisher判别率的掌脉成像清晰度模型，对4种波长拍摄的掌脉清晰度进行比较；从特征匹配角度，以3种典型的生物特征识别算法对4种波长拍摄的掌脉图像进行识别性能比较。在包含4种波长共2400幅掌脉图像的自建图库中进行实验，模型选择和典型算法实验结果都表明，

  3. 所属分类：其它

  1. 基于TMS320DM6437的掌静脉图像采集系统设计

  2. 设计并实现了一种以TMS320DM6437 DSP为核心的掌静脉图像采集系统。本系统采用了波长为470 nm蓝光和波长为850 nm近红外光作为主要光源，通过手掌和光源系统非接触的方式采集手部图像，采集完手部图像后，提取手部的特征信息，然后结合特征识别算法进行身份识别。该系统主要包括CMOS传感器、TMS320DM6437的视频处理子系统（VPSS）和显示器。实验结果表明：该系统采集到的图像清晰、系统稳定性好、采集速度快，满足了系统的设计要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：691kb
    • 提供者：weixin_38529251

  1. 浅析指纹识别与指静脉识别的区别

  2. 21世纪是一个科技迅速发展的时代，新技术层出不穷，对于安全，人们的关注程度比任何时候都要高，我们的保密措施经过了由钥匙到密码再到IC卡的过程，而现阶段，为安全可靠的保密识别方式就莫过于生物特征识别技术了。 　　生物特征识别技术系统包括虹膜、人脸、人耳、指纹、掌纹、手形、静脉在内的几种生物特征识别技术，内容取材于作者以及国内外研究人员近几年来在生物特征识别方面的研究成果。主要包括两部分：部分为头部特征识别，包括虹膜识别、人脸识别和人耳识别；第二部分为手部特征识别，包括指纹识别、掌纹识别、手形识别和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：101kb
    • 提供者：weixin_38526979
« 12 »