基于MATLAB和Python的掌纹识别技术全流程详解：从图像获取到深度学习的应用

毕业设计 掌纹识别项目，环境：win10, python3.7 pytorch 1.1.0 opencv 3.4.2.16(这个版本 才能用SIFT算法，4.0版本要收费！！) 本项目主要完成掌纹特征提取和分类任务。 数据集包含99张人的掌纹图片，其中每个人的4张掌纹图片分布在训练集中，2张验证集，1张测试集。 SIFT 使用SIFT算法加PCA降维识别图片，不加PCA准确率97%，加入PCA之后98%。 PCA可以选择加入 ResNet18 自己建立的ResNet18模型，模型训练大约300次就可以过拟合，测试集准确率96% <项目介绍> 该资源内项目源码是个人的课程设计作业，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到94.5分，放心下载使用！ 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进

相关知识

深度学习之基于Matlab GoogleNet网络的花朵分类识别
【水果识别】基于matlab GUI阈值分类器草莓识别【含Matlab源码 653期】
基于深度学习的花卉图像分类识别模型研究
【花卉种类识别】基于matlab GUI深度学习VCG19网络花卉种类识别检测系统（含识别率）【含Matlab源码 8773期】
基于Matlab的农作物叶子病虫害识别与分类
深度学习基于python+TensorFlow+Django的花朵识别系统
基于深度学习和迁移学习的识花实践
基于Matlab花卉识别分类系统
深度学习应用开发
基于深度学习的农作物病害图像识别技术进展

原文链接: 基于MATLAB和Python的掌纹识别技术全流程详解：从图像获取到深度学习的应用 https://www.huajiangbk.com/newsview1580775.html

上一篇: 掌纹识别研究进展综述

下一篇: 编程小白的人工智能路之Gabor...