一种基于改进多任务学习的手背静脉识别方法与系统

针对当前手背静脉识别产品较为缺乏的问题,为了促进深度学习技术在手背静脉识别领域的落地应用,提出一种基于改进多任务学习的手背静脉识别方法,同时开发一套基于软硬件协同的手背静脉识别系统。来自采集手背静脉数据集上的实验结果显示,改进算法在嵌入式设备上能够取得99.59%的准确率、0.437%的等误率、小于1 s的识别时间,足以满足大多数常见应用场景对识别性能的需求,为手背静脉识别方法的落地应用提供了一种有效的解决方案。