智能手机的广泛使用，电子商务的普及以及由于COVID19而引起的对卫生问题的日益关注，越来越吸引研究人员为非接触式掌纹识别设计更准确，更可靠的算法。

在本次课程中，我们将讨论非接触式掌纹识别的更准确，更健壮和计算更简单的替代方案。我们还将关注基于深度神经网络的模型对准确检测和匹配非接触式掌纹图像的有效性。

将展示使用跨数据库性能评估，从各种公共数据库（包括600个不同ID的完全无接触掌纹数据库）在自然环境光照下获得的实验结果。非接触式掌纹匹配算法用于匹配交叉传感器和跨谱掌纹图像的有效性也将被分析。还将讨论评估非接触式掌纹匹配算法在实际部署中的有效性的最佳做法。

Zhang, L. Zhang, X. Liu, S. Zhao, Y. Shen, and Y. Yang, “Pay By Showing Your Palm: A Study of Palmprint Verification on Mobile Platforms,” Proc. ICME 2019 , pp . 862 867, July 2019.

使用yolov2检测关键点。

流行的数据集

PolyU IITD Contactless Palmprint Images Database (Version 3.0), 600+
Different Subjects
https://www4.comp.polyu.edu.hk/~csajaykr/palmprint3.htm

The Hong Kong Polytechnic University Contact Free 3D/2D Hand
Images Database (Version 1.0), 177 Subjects
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~csajaykr/myhome/database_request/3dhand/Hand3D.htm

The Hong Kong Polytechnic University Contact Free 3D/2D Hand
Images Database (Version 2.0), 114 Subjects
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~csajaykr/Database/3Dhand/Hand3DPose.htm

IITD Touchless Palmprint Database , 230 Subjects
http://www4.comp.polyu.edu.hk/~csajaykr/IITD/Database_Palm.htm

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