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首先利用(Local Configuration Pattern, LCP)算法提取指静脉的纹理特征作为深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)的输入,并通过逐层训练网络不断调整参数使网络达到最优化,从而实现对指静脉图像的最优分类。将本算法与BP分类算法、SVM分类算法及KNN分类算法进行了比较。