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本发明公开一种基于迁移学习手背静脉识别方法，包括以下步骤：建立静脉特征数据库；获取手背静脉的图像；将图像划分成若干子图像，并对子图像尺寸进行归一化处理；灰度值归一化处理；筛选各子图像中的像素点；根据像素点构成静脉纹路，提取静脉纹路中的端点、交叉点，去除端点与交叉点间的毛刺；判断各特征点所在的位置；将提取的各特征点以及各特征点对应的位置与静脉特征数据库中存储各人员的特征点以及特征点对应的位置进行逐一对比；统计采集静脉图像中的特征与存储的人员的特征间的相似度系数。本发明提供的基于迁移学习手背静脉识别方法，可识别人员的身份，大大提高了安全性和保密性，具有识别准确性高的特点。

本发明公开了一种突发水质污染环境下的贝叶斯迁移学习方法，包括以下步骤：S1：收集历史数据，形成数据集；S2：对数据集进行原域贝叶斯网络建模；S3：使用迁移学习方法将贝叶斯网络迁移到目标域中突发水质污染环境数据中；S4：突发污染环境下的水质预测结果输出。本发明具有较强的时效性、解释性和预测精度。