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传统的手背静脉身份识别研究对旋转,平移,尺度变化敏感,极大地影响了识别率;因此该文在非限定采集者手背姿势的情况下,将人类视觉注意力机制与神经网络结合,针对旋转,平移,尺度变化等问题提出了优化视觉聚焦点的循环神经网络模型;该模型自适应寻找手背静脉聚焦点,以聚焦点为中心,截取局部ROI区域,送入循环神经网络训练各局部区域的序列关联性;该文的优化方法如下:在选取聚焦点时,加入正态分布噪声;对聚集点的个数进行约束;截取多尺度局部ROI;训练时采用强化学习中的策略梯度下降法和最优化的无偏估计交叉熵损失函数;将该循环