26、生物识别与人类活动识别中的深度学习技术

于 2025-10-09 09:15:43 发布
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分类专栏： 智能科技赋能乡村发展 文章标签： 多模态生物识别 面部识别 指纹识别
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生物识别与人类活动识别中的深度学习技术

1. 多模态生物识别：面部与指纹识别

在生物识别领域，面部和指纹识别是常用的技术。通过开发基于面部和指纹的多模态生物识别系统，能够提高识别的准确性和可靠性。

特征匹配得分

以下是部分人员的面部和指纹匹配得分情况：
| 人员图像 | 面部匹配得分 | 指纹匹配得分 |
| ---- | ---- | ---- |
| P1 | 240.57 | 147.52 |
| P6 | 251.32 | 150.23 |
| P8 | 247.97 | 152.07 |
| P10 | 246.58 | 148.52 |
| P12 | 253.87 | 151.45 |
| P15 | 241.69 | 152.52 |
| P27 | 255.58 | 154.40 |
| P38 | 257.10 | 153.74 |
| P60 | 253.51 | 151.65 |
| P71 | 251.85 | 154.51 |
| P82 | 256.30 | 153.69 |
| P87 | 257.60 | 148.78 |
| P94 | 251.64 | 155.21 |
| P99 | 245.50 | 152.57 |

从这些数据中可以看出，不同人员的面部和指纹匹配得分存在一定的差异。这可能与每个人的面部特征和指纹特征的独特性有关。

识别准确率

不同特征和方法的识别准确率如下表所示：
| 特征 | 方法 |

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