1. 本研究基于 2022 年提出的 ConvNeXt-Tiny 模型，成功实现了掌纹识别任务，在老师提供的 772 类掌纹数据库上取得了 90.20% 的识别率和 0.56% 的 EER，AUC 达到 0.9996，验证了该模型在掌纹识别任务中的有效性。其中，TP（True Positive）为真阳性，TN（True Negative）为真阴性，FP（False Positive）为假阳性，FN

未来，我将继续关注视频处理领域的最新进展，尝试将 BasicVSR++ 的核心思想与其他技术（如 Transformer、扩散模型）结合，探索更高效、更鲁棒的视频超分辨率方法。数据规格：包含 240 个训练视频序列、30 个验证视频序列和 4 个测试视频序列（REDS4：Clips 000、011、015、020），每个序列包含 100 帧图像，图像分辨率为 720×1280（HR），对应的 LR