用于手指静脉识别的人工神经网络：综述
计算机视觉与模式识别
2022-08-30 v1
摘要
手指静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术。与体表其他生物特征不同，手指的静脉血管组织深埋于皮肤内部。凭借该优势，手指静脉识别具有高度稳定性和私密性，几乎不可能被盗取，且难以受外部条件干扰。不同于基于传统机器学习的手指静脉识别方法，人工神经网络技术尤其是深度学习不依赖特征工程且性能更优。为总结基于人工神经网络的手指静脉识别发展，本文收录了 149 篇相关论文。首先，我们介绍手指静脉识别的背景及本综述的动机。随后，介绍人工神经网络的发展史及手指静脉识别任务上的代表性网络。接着，描述手指静脉识别中广泛使用的公开数据集。之后，分别基于经典神经网络和深度神经网络总结相关手指静脉识别任务。最后，讨论手指静脉识别中的挑战与潜在发展方向。据我们所知，本文是首篇聚焦基于人工神经网络的手指静脉识别的综合性综述。
引用
@article{arxiv.2208.13341,
title = {Artificial Neural Networks for Finger Vein Recognition: A Survey},
author = {Yimin Yin and Renye Zhang and Pengfei Liu and Wanxia Deng and Siliang He and Chen Li and Jinghua Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.13341},
year = {2022}
}