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Veldhuis，R.N.（2013年1月4日\u20137）。使用定制捕获设备收集的高质量手指血管模式数据集。《2013年西班牙马德里国际生物计量学会议论文集》。“doi”：“10.1109\/ICB.2013.661966”}，”{“key”：“ref_31“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Lu，Y.，Xie，S.J.，Yoon，S.，Wang，Z.，and Park，D.S.（2013年1月16日\u201318）。用于手指静脉识别研究的可用数据库。2013年第六届国际图像和信号处理大会（CISP）会议记录，中国杭州。“，”DOI“：”10.1109\/CISP.2013.6744030“}，{”key“：”ref_32“，”unstructured“：”Zhang，C.，Li，X.，Liu，Z.，Zhao，Q.，Xu，H.，Su，F.（2013）.中国生物识别会议，Springer。“}”，{“key”：“ref_33”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructure”：“Vanoni，M.，Tome，P.，El Shafey，L.，and Marcel，S.（2014年1月17日）使用开放式手指静脉传感器进行跨数据库评估。2014年IEEE安全和医疗应用生物计量和系统研讨会论文集，意大利罗马。“，”DOI“：”10.1109\/BIOMS.2014.6951532“｝，｛”key“：”ref_34“，”DOI断言者“：”crossref“，”首页“：”3367“，”DOI“：”10.1016\/j.eswa.20.11.033“，”文章标题“：”基于手指的生物识别的带限相位相关性和宽度质心轮廓距离的融合“，”卷“：”41“，”作者“：”Asari“，”年份“：”2014“，”期刊标题“：”专家系统。申请。“}，{”key“：”ref_35“，”unstructured“：”Raghavendra，R.，Raja，K.B.，Surbirayala，J.，and Busch，C.（10月，1月29日）。用于捕获手指静脉和指纹的低成本多模式生物特征传感器。美国佛罗里达州克利尔沃特IEEE国际生物特征联合会议论文集。“}”，{“key”：“ref_36”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“unstructure”：“Sequeira，A.F.、Chen，L.、Ferryman，J.、Galdi，C.、Chiesa，V.、Dugelay，J.L.、Maik，P.、Gmitrowicz，P.，Szklarski，L.和Prommeger，B.（2018年1月26日\u201328）。保护多模态数据库：对设想边界控制的新型多模态生物特征数据集进行融合评估。2018年生物计量学特别兴趣小组（BIOSIG）国际会议记录，德国达姆施塔特。“，”DOI“：”10.23919\/BIOSIG.2018.8552926“}，{”key“：”ref_37“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”first-page:“465”，“DOI”：“10.1109\/TIFS.2017.2756598”，“article-title”：“使用总变差分解检测手指静脉呈现攻击”，“volume”：“13”，“author”：“邱”，“year”：“2017”，“journal-title“：”IEEE Trans.Inf.Forensics Secur.“}”，{“键“：”ref_38“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”Prommeger，B.、Kauba，C.和Uhl，A.（2018年1月22日\u201325）。多视角指-视生物特征。2018年IEEE第九届国际生物计量学理论、应用和系统会议论文集，美国加利福尼亚州雷东多海滩”，“DOI”：“10.1109\/BTAS.2018.8698558”}，{“key”：“ref_39”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Prommeger，B.，Kauba，C.，and Uhl，A.（2018年1月26日\u201328）.指骨识别中的纵向手指旋转。2018年生物计量学特别兴趣小组（BIOSIG）国际会议记录，德国达姆施塔特。“，”DOI“：”10.23919\/BIOSIG.2018.8553036“}，{”key“：”ref_40“，”DOI-asserted-by“：”crossref“，”first-page:“1175”，“DOI”：“10.1109\/TIFS.2019.2928507”，“article-title”：“全视图三维手指静脉验证技术研究”，“volume”：“15”，“author”：“Kang”，“year”：“2019”，“journal-title“：”IEEE Trans.Inf.Forensics Secur.“}”，{“key“：”ref_41“，”DOI-asserted-by“：”crossref”，“首页”：“114687”，“DOI”：“10.1016\/j.eswa.2021114687”，“文章标题”：“基于指纹、指静脉和指节指纹融合的多生物测量系统”，“卷”：“176”，“作者”：“Khodadoust”，“年份”：“2021”，“期刊标题”：“专家系统。申请。“}，{”key“：”ref_42“，”unstructured“：”Thorlabs（2022）.FEL0650附加信息，Thorlabs.在线获取：https:\/\/www.Thorlabs.comBSS138 N通道增强模式Mosfet，二极管公司。“}，{”key“：”ref_45“，”unstructured“：”Microchip Technology Inc.（2016）.MCP23017 16位串行接口IO扩展器，Microchip Tech Inc.“，{“key”：“ref_46”，“unstructure”：“”维赛半导体TSHG5510高速红外发射二极管，830 nm，GaAlAs双异质，维赛半导体。在线获取：https:\/\/www.worldwayelec.com.“}，{“key”：“ref_47”，“unstructured”：“STMicroelectronics（2015）.M41T00 Serial Real-Time 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