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本文探讨了基于深度学习的指纹图像分割算法优化，旨在解决传统方法在处理低质量指纹图像时的局限性。通过引入卷积神经网络（CNN）与U-Net等架构，算法能够更精准地分割指纹前景与背景，显著提升在干燥、潮湿及高噪声等复杂场景下的鲁棒性和分割精度，为后续高精度指纹识别奠定坚实基础。
本文介绍如何利用ESP32结合指纹模块和摄像头实现低成本、多模态生物识别门禁系统。通过模块化设计与轻量化算法，实现指纹与人脸双认证，提升安全性和用户体验，适用于嵌入式与物联网应用场景。
芯片采用 32 位内核，片内集成多种安全密码模块，包括SM1、 SM2、 SM3、 SM4、 SSF33 算法以及RSA/ECC、 ECDSA、 DES/3DES、AES128/192/256、SHA1/256/384/512 等安全算法，芯片提供了多种外围接口： USB2.0、UART、SDIO、 ISO7816、 I2C、 SPI、 NFM， MIM 等。产品应用：大容量存储。
