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【摘 要】
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在移动端和嵌入式设备进行掌纹或掌静脉识别时,采集到的图像通常含有除了手掌以外的多种物体,在多场景和多种物体的干扰下准确检测目标手掌具有重要的理论研究价值和现实意义。现今流行的目标检测方法主要为基于深度学习的目标检测网络,这种方法具有较高的准确率,但是需要较长的处理时间和较大的存储资源,不利于在移动端等小型设备上部署。基于上述问题,设计一种改进的SSD网络模型用于手掌检测,使用轻量级卷积神经网络Mo
【机 构】
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福建师范大学福建省光电传感应用工程研究中心,福建师范大学光电与信息工程学院
【出 处】
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网络新媒体技术
【发表日期】
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2020年04期
【基金项目】
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福建省自然科学基金项目(编号:2019J01271):基于嵌入式平台的多光谱掌静脉识别关键技术研究
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