一个用于掌静脉识别的电子班牌考勤系统

本申请涉及考勤管理技术领域，公开了一个用于掌静脉识别的电子班牌考勤系统，包括掌静脉数据采集模块，用于通过近红外光源照射用户手掌并获取掌静脉图像；图像优化处理模块，用于对采集的掌静脉图像进行光学建模优化、噪声去除及质量增强；深度学习识别模块，用于提取掌静脉特征并进行身份匹配；考勤记录存储模块，用于存储和管理用户考勤数据；控制与通信模块，用于管理各模块的协同工作，并与外部考勤数据库进行数据交互。通过近红外光照和光传输方程结合的技术方案，精准提取掌静脉特征图像，达到了优化掌静脉对比度和细节清晰度的效果，解决了掌静脉特征边缘模糊、细节损失的问题，提升了图像处理质量。