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1.1. 1 在金融领域的应用现状
1. 2.2 基于融合算法的多模态生物特征识别技术
致谢
周晨怡;
南方医科大学;
机译:基于相关分析的安全多模态生物特征识别新方法
机译:神经网络及其在多模态生物特征识别场景中提高准确性的训练和适应性属性的研究
机译:基于相似性的多模式生物特征识别系统生物特征识别的比较研究
机译:在单模态到多模态生物特征识别系统中使用匹配评分水平的融合水平的多模态生物特征识别系统
机译:视听多模态的自动生物特征识别。
机译:基于SDA-GSVD的掌纹和面部多模态生物特征识别及其核化
机译:基于联合稀疏性的鲁棒多模态生物特征识别
机译:基于联合稀疏度的鲁棒多模态生物特征识别。
机译:基于深度学习技术的动物单生物特征识别方法和系统
机译:通过双重机制(系统的两个侧面单独/独立,或同时//在一起)的不同性质的生物识别数据系统由以下组成:-集成和/或安全模式和 /或识别和 /或数据(现在仅是模式)。在生物特征数据自身收集, /或传输和 /或存储, /或useand /或对其进行返工期间使用算法在内部进行固定或动态计算生物特征识别,生物特征识别读取器,中间组件和返工。-在通过软件或硬件的频谱组件进行开发和/或读取和/或传输这些生物特征识别数据的过程中,随后在生物特征识别数据中搜索和识别此类模式或独立于先前的模式整合机制。
机译:基于多模态传感器使用深度学习集合进行分类的装置和方法
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