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Hand-dorsa-Vein-Dataset|生物识别数据集|手背静脉识别数据集
收藏github2023-11-30 更新2024-05-31 收录
下载链接：
https://github.com/Multimedia-Lab-CUMT/Hand-dorsa-Vein-Dataset
下载链接
链接失效反馈资源简介：
一个高质量且中规模的手背静脉数据集。我们的多媒体实验室仍在努力扩大此数据集的规模，以便更好地研究手背静脉模式用于个人认证。
A high-quality, medium-scale dataset of dorsal hand vein patterns. Our multimedia laboratory is actively working to expand the scale of this dataset to facilitate more comprehensive research on the use of dorsal hand vein patterns for personal authentication.
创建时间：
2019-04-15
原始信息汇总
Hand-dorsa-Vein-Dataset 概述
数据集描述
- 名称：Hand-dorsa-Vein-Dataset
- 规模：中等规模
- 质量：高质量
- 用途：用于研究手背静脉模式以进行个人身份验证
获取方式
- 联系邮箱：wangguoqing@cumt.edu.cn 或 pzycumt@163.com
- 请求流程：通过电子邮件请求下载链接
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Hand-dorsa-Vein-Dataset的构建过程依托于多媒体实验室的精心设计与采集。该数据集通过高精度成像技术，捕捉了手背静脉的独特模式，确保了数据的多样性和代表性。实验室团队持续致力于扩展数据集的规模，以增强其在个人身份验证研究中的应用价值。
特点
该数据集以其高质量和中规模的特点脱颖而出，涵盖了丰富的手背静脉图像，为研究者提供了详尽的生物特征信息。每一张图像都经过严格的质量控制，确保其在光照、角度和清晰度等方面的一致性，从而为静脉模式识别提供了坚实的基础。
使用方法
研究者可通过发送邮件至指定邮箱获取数据集的下载链接。在获取数据后，建议使用先进的图像处理算法对静脉模式进行提取和分析。该数据集特别适用于开发基于手背静脉的身份验证系统，研究者可通过对比不同个体的静脉模式，探索其在生物识别领域的潜力。
背景与挑战
背景概述
Hand-dorsa-Vein-Dataset是由中国矿业大学多媒体实验室开发的一个高质量、中等规模的手背静脉图像数据集。该数据集旨在为个人身份认证领域提供研究支持，特别是通过分析手背静脉模式来实现生物特征识别。手背静脉识别作为一种非接触式生物特征识别技术，具有高安全性和难以伪造的特点，因此在安全认证系统中具有重要应用价值。该数据集的创建时间为近年，主要研究人员包括王国庆等，其核心研究问题在于如何通过静脉模式的高精度识别提升身份认证系统的可靠性和鲁棒性。该数据集为相关领域的研究提供了重要的数据基础，推动了生物特征识别技术的发展。
当前挑战
Hand-dorsa-Vein-Dataset在解决手背静脉识别问题时面临多重挑战。首先，手背静脉模式的复杂性和个体差异性对算法的鲁棒性提出了较高要求，尤其是在低质量图像或光照条件不佳的情况下，静脉特征的提取和匹配难度显著增加。其次，数据集的规模虽已达到中等水平，但仍需进一步扩展以覆盖更多样化的场景和人群，从而提高模型的泛化能力。在数据集构建过程中，研究人员还需克服数据采集设备成本高、图像标注工作繁琐等技术难题，同时确保数据的隐私性和安全性。这些挑战共同构成了该数据集在推动手背静脉识别技术发展中的关键瓶颈。
常用场景
经典使用场景
Hand-dorsa-Vein-Dataset数据集在生物特征识别领域具有重要的应用价值，尤其是在手背静脉识别技术的研究中。该数据集为研究人员提供了一个高质量的、中等规模的手背静脉图像集合，用于开发和测试基于静脉模式的个人身份验证算法。通过这一数据集，研究者能够深入探索静脉模式的独特性和稳定性，进而推动生物识别技术的发展。
衍生相关工作
基于Hand-dorsa-Vein-Dataset数据集，许多经典的研究工作得以展开。例如，研究者开发了多种基于深度学习的静脉识别算法，显著提升了识别的准确性和效率。此外，该数据集还促进了多模态生物识别系统的研究，结合静脉识别与其他生物特征识别技术，进一步提高了系统的安全性和可靠性。这些研究工作为生物识别技术的发展提供了重要的理论支持和实践指导。
数据集最近研究
最新研究方向
在生物特征识别领域，手背静脉识别技术因其高安全性和非接触性特点，近年来受到广泛关注。Hand-dorsa-Vein-Dataset作为一个高质量的中等规模手背静脉数据集，为研究人员提供了丰富的实验材料。当前，该数据集的最新研究方向主要集中在提升数据集的规模和质量，以更深入地探索手背静脉模式的个体差异性及其在个人身份认证中的应用潜力。随着深度学习技术的快速发展，基于该数据集的静脉特征提取和匹配算法研究成为热点，相关成果有望推动生物识别技术在金融、安防等领域的实际应用。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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arXiv 收录