在掌纹识别领域中,资源可以分为数据集、模型与算法、开发工具和硬件设备四大类:
1. 数据集资源
公开掌纹数据集:
PolyU Palmprint Database:一个广泛使用的掌纹数据库,包含数千幅不同条件下采集的掌纹图像,用于掌纹识别模型的训练和评估。
2. 模型与算法资源
特征提取算法:
纹理分析方法:如Gabor滤波器、Laplacian滤波、Sobel边缘检测等用于提取掌纹的纹理特征。
传统算法:如PCA(主成分分析)、LDA(线性判别分析)等用于掌纹特征提取和降维。
深度学习模型:
卷积神经网络(CNN):用于自动提取掌纹特征和实现分类,适合大规模掌纹识别。
ResNet、Inception等预训练模型:可以将这些通用的图像识别模型微调应用于掌纹识别,获得较高的识别精度。
深度学习框架使用torch,torchvision,
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