【摘 要】
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虹膜具有独一无二、不易改变、不可接触的特点,使其从多种生物特征中脱颖而出,虹膜识别技术在众多方向的应用优势越来越明显。紧接着,轻量、实时的要求成为了下一步的研究重点。卷积神经网络在轻量级方面的研究也方兴未艾。因此,将轻量级神经网络与虹膜识别结合的研究是很有必要的。本文针对虹膜识别流程中的虹膜定位和虹膜特征识别两个部分现有算法的局限性,利用神经网络算法进行改进,提高虹膜识别的算法性能。主要工作如下:
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虹膜具有独一无二、不易改变、不可接触的特点,使其从多种生物特征中脱颖而出,虹膜识别技术在众多方向的应用优势越来越明显。紧接着,轻量、实时的要求成为了下一步的研究重点。卷积神经网络在轻量级方面的研究也方兴未艾。因此,将轻量级神经网络与虹膜识别结合的研究是很有必要的。本文针对虹膜识别流程中的虹膜定位和虹膜特征识别两个部分现有算法的局限性,利用神经网络算法进行改进,提高虹膜识别的算法性能。主要工作如下:在虹膜定位方面,针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题,提出了基于轻量级网络Mobile Net V3和目标检测网络Yolo V4相结合并进行一系列细化步骤的虹膜定位算法,包括使用Kmeans++聚类算法,得到与虹膜样本尺寸更加符合的先验框,提高数据集的适应能力;改进网络结构,Mobile Net V3负责特征提取,Yolo V4负责在两个尺度上进行预测,更加适合于虹膜定位任务;使用快速soft-DIo U-NMS算法去除冗余框,结合soft-NMS和DIo U-NMS,提高模型检测率;改进损失函数,使用Focal Loss作为类别损失函数,解决背景占损失比例较大的问题;使用灰度差值对不合格虹膜图像进行精定位,在二值图像基础上对小于Io U阈值的内圆进行精定位,利用虹膜与巩膜之间的灰度差值对小于Io U阈值的外圆进行精定位。在虹膜识别方面,针对传统的虹膜识别算法提取虹膜特征信息量不足,神经网络算法大多数是以分类思想解决,并不适合于小样本虹膜识别的问题,提出了利用基于改进Bneck结构的孪生网络提取虹膜特征信息。网络结构分为前后两个部分。在主干特征提取网络部分,采用改进的Bneck结构,在Bneck结构中加入空间注意力模块关注―关键‖信息;在相似度决策网络部分,对距离进行学习优化,并且在网络输出处连接Sigmoid激活函数将两张图像的相似度结果调整到0-1之间,选择BCE损失函数训练网络。在虹膜匹配阶段,向网络中输入图像对,得到通过主干特征提取网络的特征向量,并计算欧式距离,作为该图像对的相似度,若大于阈值,则判定是不同类别;反之,为同一类别。本文实验部分采用吉林大学自主采集的虹膜库JLU4.0、JLU6.0以及中科院虹膜库CASIA-Iris V4-Interval进行性能分析。选择平均定位准确率、平均定位时间作为虹膜定位部分的评价指标,选择识别率、等错率和ROC曲线以及网络模型的参数量作为虹膜识别部分的评价指标,对比实验结果证明了本文提出的虹膜定位算法和虹膜识别算法的有效性,以及应用于轻量级设备方面的性能优势。
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