深度學習在手掌靜脈生物識別中的成功應用，確實可以擴展到其他生物特徵識別，如虹膜或指紋。這是因為深度學習技術具有強大的特徵提取和模式識別能力，能夠自動學習複雜的數據特徵，並在多種生物識別任務中表現出色。
具體而言，以下幾個方面顯示了深度學習在其他生物特徵識別中的潛力：
自動特徵學習：深度學習模型能夠從原始圖像中自動提取有用的特徵，這對於虹膜和指紋等生物特徵的識別同樣適用，減少了對手工特徵設計的依賴。
數據增強技術：深度學習中的數據增強技術可以用於擴大虹膜和指紋數據集，從而提高模型的泛化能力和識別準確性。
多任務學習：深度學習模型可以同時訓練多個生物特徵的識別任務，通過共享學習到的特徵來提高整體性能，這在多模態生物識別系統中尤為重要。
應對變化的環境：深度學習模型能夠適應不同的環境變化，如光照、角度和質量等，這使得它們在各種生物識別任務中都能保持穩定的性能。
因此，深度學習技術的靈活性和強大能力使其在手掌靜脈、生物識別系統中具有廣泛的應用潛力，並能夠有效地擴展到其他生物特徵識別領域。