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HKPUNIR
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新型 Mamba 网络架构提升掌静脉生物识别性能
研究人员为掌静脉生物识别开发了一种新的拓扑感知全局-局部 Mamba 网络架构。该方法将多尺度局部特征与结构引导的方向流和全局路径相结合，在基准数据集上实现了高精度。与 ResNet50 和 GLVM 等现有模型相比，所提出的方法在准确性和参数数量方面表现出竞争力。
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新的拓扑感知骨干网络增强掌静脉生物识别
研究人员开发了一种新颖的拓扑感知全局-局部骨干网络，用于掌静脉识别这一细粒度生物识别任务。该方法将多尺度局部特征与结构引导的方向流以及使用六个拓扑感知块的全局路径相结合。该系统在公共数据集上实现了高精度，在参数数量和EER方面优于ResNet50和ViT-S等现有方法。