本文介绍了OAH-Net，这是一种结合深度学习与物理原理的新方法，用于解决离轴数字全息显微镜中全息图重建的难题。研究表明，该方法能快速重建相位和振幅图像，并在未见样本上表现出优异的泛化能力，具有广泛的生物和医学应用潜力。

提出一种方法，通过在普通光照条件下处理智能手机捕捉的视频片段，远程验证身份文件中的光变设备（常称为 “全息图”），并在两个公共数据集上进行评估。该方法采用弱监督训练，优化特征提取和决策流程，实现了对 MIDV-HOLO 的新领先性能，并在作为攻击样本使用的 MIDV-2020...