优化AlexNet的深度学习手掌静脉识别算法

"基于改进AlexNet卷积神经网络的手掌静脉识别算法研究，旨在提升手掌静脉图像识别的准确性和鲁棒性。" 本文介绍了一种基于改进的AlexNet深度卷积神经网络(CNN)的手掌静脉识别算法，以克服在手掌静脉图像采集过程中常见的问题，如摆放姿势变化和光照条件差异导致的识别准确性下降。传统的身份认证方式如身份证和密码已不能满足现代社会对安全性的需求，生物特征识别技术，特别是手掌静脉识别，因其难以伪造和独特性，成为身份验证的理想选择。 首先，该方法通过三个步骤对手掌静脉图像进行预处理：图像分割、指根关键点定位以及感兴趣区域图像提取。这些步骤有助于减少噪声，增强静脉纹理特征，并减小不同姿势和光照条件的影响。 接着，针对手掌静脉识别的具体应用场景，研究人员对经典的AlexNet架构进行了适当的调整。AlexNet是一个深度学习模型，在图像分类任务中表现出色。他们引入了批标准化操作，这可以加速训练过程并改善模型的泛化能力。同时，结合深度学习中的注意力机制，使得模型能够更加专注于图像中的关键特征，进一步提升了特征提取的效率和精度。 最后，经过优化的AlexNet网络被用于预处理后的图像，自动执行特征提取、分类及识别任务。实验在两个公开的多光谱掌纹数据集Polyu和CASIA上进行，获得了高达99.93%和99.51%的识别率，这充分验证了该方法的有效性。 这项工作为生物特征识别领域提供了新的思路，尤其是在手掌静脉识别方面，通过改进的深度学习模型提高了识别准确性和系统稳定性。未来的研究可能涉及更复杂的网络结构优化，以及在更大规模的数据集上进行测试，以进一步提升识别性能和应对更多实际应用挑战。