本研究提出了一种新框架，通过对比学习从输出训练数据中直接学习可微结构损失函数，以应对结构预测中的复杂性挑战。实验结果表明，该方法在性能上优于传统的预定义核方法。

该研究提出了一种新框架，结合自上而下的路径，解决了传统目标中心学习在复杂视觉环境中的问题，显著提升了对象表现力，达到了最先进的性能。

新框架结合全局和局部特征，提高掌纹匹配准确性。Palm-ID系统在移动设备上高效提取模板和搜索掌纹图库。在大规模操作数据集上实现98.06%的真正接受率和0.01%的误认为真率。嵌入完整的识别流程以提升用户隐私和安全。