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ZKPalm手掌識別算法是針對復雜光線(xiàn)環(huán)境、姿態(tài)高容忍度及大容量識別的需求，開(kāi)發(fā)出的一款極為優(yōu)秀的近紅外手掌識別算法。該算法在保證極低的誤識率的情況下，著(zhù)重提高對使用環(huán)境和用戶(hù)習慣的廣泛適應，從而極大地提高了手掌識別的魯棒性和通過(guò)率。

手掌活體識別有效防偽

算法使用類(lèi)似中心殘差網(wǎng)絡(luò )的先進(jìn)結構，能夠有效提取圖像中的紋理信息，使真假手掌圖像的細微差別能夠被捕捉到；通過(guò)百萬(wàn)級別數據訓練，可以快速鑒別出常見(jiàn)的假體手掌的圖像。

多維特征高精度識別

優(yōu)選手掌中的穩定特征，涵蓋了靜脈間距、分叉、紋路、曲率等多維向量特征。豐富而穩定的靜脈特征，使得掌靜脈識別達到極高的識別精度。

多級比對速度極快

采用多級比對模式，在保證穩定的比對效果的基礎上，可實(shí)現極快的比對速度。目前普通PC端單核比對速度可達到百萬(wàn)次每秒。

環(huán)境適應能力強

算法中采用區域圖像處理技術(shù)，針對檢測到的手掌區域進(jìn)行增強處理，不僅有效防止了環(huán)境光線(xiàn)的干擾，同時(shí)提升了對于模糊圖像的識別能力，可適應更寬泛的手掌放置高度范圍。

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