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对抗掩模对比学习用于静脉识别
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种对抗性遮罩对比学习（AMCL）方法，通过生成具有挑战性的样本来训练更强大的对比学习模型，以解决指静脉特征提取中训练样本不足的问题。实验结果表明，该方法在脉络识别的准确率方面优于现有的对比学习方法，达到了最新的识别结果。
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关键要点
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提出了一种对抗性遮罩对比学习（AMCL）方法。
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AMCL方法通过生成具有挑战性的样本来训练对比学习模型。
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该方法旨在解决指静脉特征提取中训练样本不足的问题。
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实验结果显示AMCL在脉络识别的准确率方面优于现有对比学习方法。
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AMCL达到了最新的识别结果。
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