暑假了就有时间写写博客了，大一的师弟们也要进入算法的领域了，于是我就写了一个简略版基于最大主曲率算法的指静脉识别给他们入门用，
因为某些私人原因 只能讲这样以图片的形式将我写的手指静脉预处理 切割部分的文档分享出来。 百度百科： 手指静脉识别技术是一种新的生物特征识别技术，它利用手指内的静脉分布图像来进行身份识别。 工作原理，是依据人类手指中流动的血液可吸收特定波长的光线，而使用特定波长光线对手指进行照射，可得到手指静脉的清晰图像。利用这一固有的科学特征，将实现对获取的影像进行分析、处理，从而得到手指静脉的生物特征，再将得到的手指静脉特征信息与事先注册的手指静脉特征进行比对，从而确认登录者的身份。 手指静脉图像的识别和比对，由一块目
手背静脉识别技术作为一种全新的特征识别技术，相比于传统的生物识别技术（如指纹识别）具有许多明显的优势，然而对于该技术的研究尚处于刚刚起步阶段，使用计算机来直接进行静脉识别与身份匹配仍然较为困难，为了方便后续特征识别，提高静脉识别的准确度和优越性，有必要对获取的静脉图像进行一系列处理，得到静脉的骨架结构。 题目主要要求为： 1.对采集图像进行背景去除，取得手背部分； 2.计算采集手背的质心并提取手背有效区域； 3.提取手背静脉走势； 4.对提取的静脉进行细化处理，去除毛刺； 5.改进算法，提高程序的通用性和适普性； 6.在图像分割上尝试不同的方法，并比较结果的好坏。
虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的环状区域,在红外光下呈现出丰富的纹理信息,如斑点、条纹、细丝、冠状、隐窝等细节特征。虹膜识别技术采用专用光学图像采集仪采集人眼虹膜图像,然后通过数字图像处理技术、模式识别和人工智能技术对采集到的虹膜图像进行处理、存储、比对,实现对人员身份的认证和识别。在众多的生物特征识别技术中,虹膜识别因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜识别得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹
2022 年，疫情的反复无常，让国内不少城市再次按下暂停键。非接触的身份认证方式，由于能够减少病毒的传播路径，已经成为各地防疫常态化的重要需求。当下，非接触生物识别技术正快速发展，根据调研机构 Mordor Intelligence 发布的一份报告预测，受新冠疫情的影响，到 2026 年，全球非接触式生物识别技术市场将接近 238.5 亿美元，复合年增长率为 16.17%。
除了识别技术本身，技术人员也公布了应对低质量数据和数据量少的处理方法，相信对从事技术开发的朋友会有帮助！一起来看看吧！以下内容节转自鹅厂技术派。
目前主流的六种生物识别技术：指纹识别、人脸识别、掌纹识别、虹膜识别、声纹识别和静脉识别。还有更多的生物识别技术如耳膜、步态、笔迹、击键动态等等正在被研究和应用落地。
视网膜血管系统是指示眼科疾病的重要结构。然而，虽然存在许多用于分割视网膜血管的方法，但实际上专注于将视网膜血管分成动脉树和静脉树的方法要少得多。有一种方法，首先对血管进行分段和细化，然后使用局部邻居信息来识别分叉和交叉以构建树。还有一种分组算法，通过使用扩展卡尔曼滤波器最大化血管的连续性，迭代地将未分组的片段连接到分组的片段。还有一种结构映射方法，首先检测地标，然后使用基于路径的图方法来解决问题。还有使用建模为SAT问题的图来分离动脉树和静脉树。可以动态改变图结构来解决一些冲突，但是需要手动输入来初始化标签，并且如果某些冲突无法解决。这些现有方法通常依赖于局部和/或贪婪决策，并且相应地容易受到局部错误的影响，特别是在局部图像信息模糊和/或自动血管分割中不准确的情况下。一些常见错误包括：(a) 当一根血管失踪或断开连接时，会错误分类为分叉点；(b)由于血管只部件缺失而使血管断开；(c)识别由于虚假血管造成的虚假分叉和交叉。此外，复杂的地标很难用局部知识来识别。
生物识别技术，通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
大数据文摘作品 作者：Kate 编译：吴蕾，行者，任杰 日前，生物识别技术越来越受欢迎，日益成为全球金融服务行业的宠儿。 据估计，到2021年，生物识别市场有望达到300亿美元的价值。而且，该技术可能是目前最便捷的方法，因为可以为用户省去记住数字，代码或密码的烦恼。 为了利用这项技术，部分银行已经开始尝试对之进行测试，当然日前仅局限在少数用户和特定市场。或许过不了多久，生物识别技术将会成为身份认证的主流形式，复杂密码形式将一去不复返。 当前，在市场上，还活跃着一些其他主流方法，如指纹识别。这些方法中，静脉
（VRPinea 7月22日讯）今日重点新闻：AR SaaS解决方案商StyleDotMe获3500万卢比Pre-A融资；传LG与NTT Docomo合作开发AR眼镜，预计明年登陆日本；苹果Face ID新专利：识别人脸静脉，可区分双胞胎。
每个人的皮肤纹路在图案、断点、交叉点上各不相同，指纹识别技术依靠皮肤纹路的唯一性、稳定性，把个体身份同指纹对应起来，通过与预存指纹对比进行身份识别。在实现方式上，指纹识别技术主要分为：电容式、光学式、超声波式。
刷脸乘车、刷脸支付、刷脸解锁手机......从钱包到手机，这一次干脆彻底解放。生活中似乎不会再有忘带现金、忘记密码的尴尬，因为没有人出门会忘记”带脸“。现实真魔幻，很快在中国什么都可以刷脸了。然后呢？ AI 技术的曲折发展，宛若一个经历了大起大落、终磨一剑的绝世高手，坚守半世纪终于再次获得尊重。但是，那些招数又能否经得起现实的考验？ 什么是生物识别验证？ 在探讨生物识别验证领域中的 AI 攻防之前，我们先了解一下：什么是生物识别验证。 “验证”表示“满足规定要求”，通常可能出现以下几种情况： W
生物识别是根据人类生理特征(人脸、指纹、虹膜等)和行为特征(姿态、动作、情感等)实现身份认证的技术。在进行人体身份认证时，其主要通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性和行为特征来进行个人身份的鉴定。目前，常用的生物识别技术主要包括：人脸识别、指纹识别、虹膜识别、行为识别以及步态识别。
不久前，亚马逊获得了一项新技术专利，该技术使用手部识别技术来跟踪无收银员杂货店中的购物者，也就是说，购物者将挥手告别的不仅只有信用卡，还有“脸”。
在今年5月微信官方正式发布了基于掌纹＋掌静脉识别技术的刷掌支付功能及终端之后，另一大支付巨头——支付宝在布局“刷掌支付”。
我们提出了一种新的方法，将不成对的对比度计算机断层扫描（CT）转换为非对比度CT扫描，反之亦然。解决这项任务有两个重要的应用：（i）为注射造影剂不是一种选择的患者自动生成对比CT扫描，以及（ii）通过在配准前减少造影剂引起的差异来增强对比CT和非对比CT之间的对准。我们的方法基于循环一致的生成对抗性卷积变换器，简称CyTran。由于循环一致性损失的积分，我们的神经模型可以在未配对的图像上进行训练。为了处理高分辨率图像，我们设计了一种基于卷积和多头注意力层的混合架构。此外，我们还介绍了一个新的数据集Coltea-Lung-CT-100W，其中包含从100名女性患者中收集的3D三相肺部CT扫描（共37290张图像）。每次扫描包含三个阶段（非造影、早期门静脉和晚期动脉），使我们能够进行实验，将我们的新方法与最先进的图像风格转移方法进行比较。我们的实证结果表明，CyTran优于所有竞争方法。此外，我们表明CyTran可以作为改进最先进的医学图像对齐方法的初步步骤。
生活中无论是手机解锁、智能门锁、打卡机等，都还会用到指纹解锁。电影中还会出现这样的桥段，有心之人将某人的指纹提取复制出来，然后用其指纹为非作歹，比如……代替他人打卡。
参考博客：https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中，G
今天将分享肺血管分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
摘要： 2014年后，人工智能逐渐成为中国私募市场的“宠儿”，投资风口也逐渐形成。亿欧智库最新推出的《2018中国人工智能投资市场研究报告》中，挖掘了14个行业中最受追捧的细分领域。
参考博客： https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具，可以帮助我们将图像从空域转换到频域，并提取到空域上不易提取的特征。但是经过傅里叶变换后， 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起，但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征，是一种有效的纹理检测工具。 在图像处理中
视点 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 近年来，指纹、人脸、虹膜等生物识别技术，在智慧城市、治安治理、民生服务等行业广泛应用，为民众带来安全便捷同时，也助力了产业智能升级和降本增效。 其中生物识别技术作为人与数字资产关联的基础技术，是数字化的入口和枢纽。随着产业数字化和电子证照应用的提振加速，面对海量数据下的高安全与强隐私需求，单模态生物识别技术略显“乏力”。 与此同时，经历了近十年飞速发展的人工智能，作为赋能型技术，正需要找到适应的行业和场景体现出其独特的价值。 那么，数字时代的增强身份认证
医学影像是医疗数据最密集的领域，医疗数据中超过80%来源于医学影像，人工智能技术已经应用在医疗行业多个领域，但医学影像是应用最成熟的领域之一。深度学习算法模型的训练需要海量数据支撑，医学影像由于其数据密集的特性，让以深度学习为代表的人工智能技术有了广阔的发挥空间，而其中又以X光、CT等类型影像的识别分析最为成熟。
点击图片立刻参与！ 1、特斯拉公开巨型储能项目，可为6万户家庭供电 2、网传苏州复工企业白名单，友达光电、通富超威等超千家企业在列 3、亿万富豪在全美投放反特斯拉广告：批判FSD太危险 4、工信部：新能源汽车累计突破千万辆大关 5、马斯克愿自掏100亿到150亿美元竞购推特 6、iPhone 14将迎来新一代前置摄像头，光圈升级为f/1.9 7、市值跌破万亿大关，宁德时代称近期将准备发布新的动力电池技术 8、消息称舍弗勒签署首个欧洲稀土交易，确保电动汽车电机供应 9、苹果手势识别专利获授权，可用静脉确定
近年来AI医学蓬勃发展，以“腾讯觅影”为代表的AI医学解决方案快速进入多种疾病的诊断核心环节。
图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人
如今，一部手机就可以解决支付问题，因此有越来越多的人出门不带钱包了。从密码付款到扫码付款，再到指纹付款。但是苹果在近日的新品发布会上展示的Face ID，使刷脸付款成为了热点话题。 但是大家有没有想过，如果你在超市购物付款的时候，既没有带钱包也没有带手机怎么办？近期，英国的一家超市就可以实现用户动动手指完成付款了！ 英国超市在全球首先实现通过静脉付款 据央视新闻报道，日前，英国伦敦布鲁内尔大学内的一家商店开始提供指静脉识别付款。说得简单一点，就是再对手指进行了相关设置之后，就能够动动手指轻松完成付款
最近，亚马逊正式宣布，他们研发的手掌识别技术「Amazon One」正式投入商用。
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
本论文标题《A Contactless Fingerprint Recognition System》
1 图像识别是什么？ 2 图像识别的应用场景有哪些？ 什么是图像识别 图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别
现在社会中人工成本是非常大的，因为这种状况所以现在很多工作使用到的机器也越来越多，尽可能的减少人为操作，这样就可以减少总体的成本提升本身的竞争力，提到机器操作不得不说的就是人工智能技术，越来越多的企业开始接触以及使用人工智能技术，从而减少人工成本的支出，让机器代替人力操作，比如现在比较火热的智能识别图像识别技术，那么智能识别图像识别采用了什么原理？智能识别图像识别有哪些应用？
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
看懂一个东西对人类来说很容易，但是对机器来说却是很难的，这个时候图像识别技术就应运而生。今天我们就为大家揭秘图像识别技术原理，告诉你机器如何利用卷积神经网络进行图像识别，从而“看见”这个世界。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。
在电脑屏幕监控软件中，图像识别算法就像是一个电脑版的侦探，用着最先进的计算机视觉技术，自动监视和分析屏幕上的图像内容。图像识别算法可以轻松地识别出屏幕上的物体、文字、图案等等，不管它们是多么复杂或是隐蔽。无论你是在监控系统里还是在视频编辑软件中使用它，都会让你感觉到“嗯，这真的是太强大了！”下面就为大家简单的介绍一下图像识别算法在电脑屏幕监控软件中优势与实用性。
不论是在商业场景，如商超、便利店，还是个人线上支付，只需要对准人脸轻轻一扫，便可完成支付行为，极大简化了支付流程。
随着技术进入成熟期，在最容易实现落地的B端市场，图像识别正逐渐扩大自己的市场。 近日，美国权威杂志《MIT科技评论》（MIT Technology Review）公布了2017年度全球十大突破技术，其中属于AI范畴有三项技术，分别是强化学习、自动驾驶货车和刷脸支付。 其中，值得我们注意的是，虽然同属于2017年的突破性技术，但在距离进入成熟期的时间上，相对于强化学习和自动驾驶货车的还需要1-2年和5-10年时间，刷脸支付技术现在就已经进入了这一阶段。 根据平安证券发布的《通信行业人工智能图像识别专题报告》显
移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：
脑连接体拓扑结构异常是重度抑郁障碍(MDD)病理机制的基础。然而，越来越多的证据只关注脑灰质中的功能组织，而忽略了已被证实具有可靠稳定拓扑组织的白质中的功能信息。本研究旨在从一个新的视角-白质WM功能连接组拓扑结构来表征MDD的功能模式中断。我们对发现的91例未服药MDD患者和225例健康对照(HC)和复制样本(34例未服药MDD患者和25例HC)进行了病例对照、横断面静息状态功能磁共振成像研究。在128个解剖区域构建WM功能网络，并使用基于图论的方法分析其全局拓扑性质(如小世界性)。在系统层面，普遍存在的小世界架构和局部信息处理能力在未服药的MDD患者中可检测到，但不如在HC中显著，这意味着MDD白质功能连接体向随机化转变。在一个独立样本中得到了一致的结果。在临床应用中，发现样本中WM功能连接组的小世界拓扑对疾病严重程度有预测作用(汉密尔顿抑郁量表)(r = 0.34, p = 0.001)。此外，基于拓扑的分类模型可以推广用于区分复制样本中的MDD患者和HC(准确率，76%;敏感性,74%;特异性,80%)。我们的结果强调了可复制的拓扑移位的WM功能连接组结构，并提供了可能的临床应用，其中包括最佳小世界拓扑作为MDD患者分类和预测的潜在神经标志物。
图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元，在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5％。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务，汽车，医疗保健和游戏等不同领域的公司正在迅速采用图像识别。根据MarketsandMarkets的报告，图像识别市场分为硬件，软件和服务。以智能手机和扫描仪为主的硬件部分可以在图像识别市场的增长中发挥巨大作用。越来越需要具有创新技术（例如监控摄像头和面部识别）的安全应用程序和产品。
最近，图像识别领域发布了白皮书，简单翻译一下做个总结。 ---- 目录 [1] Introduction 1.1 Exponential Growth of Image and Video 1.2 Statistics [2] Image Recognition [3] Recent Innovations 3.1 Approaches 3.2 Deep Neural Networks [4] Applications 4.1. Inform
一场技术人员的狂欢又拉开帷幕。APP原理很简单，用户只需要上传一张照片，就能把自己或其他人替换为“吴彦祖”、“彭于晏”、“玛丽莲梦露”以及你想要看到的任何人。你懂的！当然，也由此诞生了一场舆论的漩涡！
北京协和医院、华西医院、河北医科大学第二医院、天津医科大学眼科医院、温州医科大学附属眼科医院的联合研究团队通过开发人工智能系统模型，协助初级眼科医生的诊断一致性提高了约 12%，为 13 种主要眼底疾病的自动检测提供了一种新的方法。
（接上篇） 吸引之处 那么到底什么是图像识别呢？世界上的大多数事物有自己的名称，图像识别的功能就是告诉人们这些图像上显示的是哪些事物。换句话来说，根据图像辨别出图像中出现的事物。 我们无法从椅子的内在去描述它, 能做的就是给出很多个不同椅子的样子，然后说：长得像这样的，我们就称为椅子。所以实际上，我们是通过将看到的事物与椅子的外观进行对比，如果两者很像，我们就认为这个事物叫椅子，如果不像，那它就不是椅子。 现在有很多系统采用这种吸引子Attractors。想像这样一个场景，在群山周围，一滴雨有可
安全帽图像识别算法依据AI深度学习+边缘计算，通过机器视觉ai分析检测算法可以有效识别工人是不是合规和配戴安全帽，安全帽图像识别算法提高视频监控不同场景下的主动分析与识别报警能力。安全帽图像识别算法系统搭载了全新的人工智能图像识别技术实时分析现场监控画面图像，与人力监管方式对比，规模化分析部署成本低廉，多算法并发是安全帽图像识别算法系统的优势所在。
不知道看过《碟中谍5》的朋友对其中一个场景是否还有印象：阿汤哥的搭档在破解了指纹解锁、三重物理旋转密码锁挑战后，迎来了“步态识别锁”。这项挑战无疑是对生物体的身体及步态进行360度无死角扫描，用来判断和识别进入者的身份。 作为压轴挑战，我们能够猜测出步态识别在身份认证方面是有一定的优势的。有资料显示，现有的生物特征包括生理特征及行为特征。生理特征包括人脸、指纹、DNA、虹膜以及静脉等等，行为特征包括语音、步态和笔迹等等，这些生物特征都具有普遍性、唯一性和稳定性，能够用于不同场景下的身份识别和认证。 尽管人脸
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