然后，我们提出使用非标准的边缘面具计划，以准确地提取手背静脉模式，这反过来又被列为核直接判别分析（KDDA），以决定接受/拒绝。建议非标边缘口罩的性能进行了比较与传统的边缘检测口罩和统计验证的结果有90％的置信区间。
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The experimental results show that the KDDA features achieve the best recognition performance, and the SVM classifier outperforms the minimum Euclidean distance classifier.
结果表明，SVM分类器的识别性能优于最小欧氏距离分类器，且KDDA特征的识别性能最优。
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