手部静脉识别是一种新兴的身份识别技术。与其他生物特征识别相比，手部静脉识别技术具有高安全性、活体检测性和便利性等特性，也是目前最有效的生物特征识别模式之一。本书主要阐述手部静脉识别技术。首先介绍图像修复与增强的研究意义、国内外静脉图像研究现状，然后论述自制的静脉图像数据采集系统，针对静脉图像采集过程中存在诸多不可避免的因素，造成静脉识别系统对静脉信息表征能力不足的问题，提出基于融合可变形模块的U-Net网络、基于非局部对抗的生成对抗网络、基于分离与表示的生成对抗网络的静脉图像修复方法，以及基于Actor-Critic、多尺度特征融合、特征解耦学习的低曝光静脉图像增强方法。
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