【摘 要】
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跨光谱虹膜识别任务，通常是指匹配不同光谱下采集的虹膜图像，针对光谱域变化对虹膜识别率影响的问题，提出一种基于双重注意力机制下的跨光谱虹膜识别优化算法。该算法首先通过浅层网络的特征提取，将可见光与近红外光谱域中的浅层特征送入各自的专有外部注意力模块进行优化，以分别存储各自光谱域中虹膜样本数据集的特有信息，随后将优化后的浅层特征送入共享的深度特征提取网络，再将深度特征先后送入改进的空间注意力模块和外部
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跨光谱虹膜识别任务，通常是指匹配不同光谱下采集的虹膜图像，针对光谱域变化对虹膜识别率影响的问题，提出一种基于双重注意力机制下的跨光谱虹膜识别优化算法。该算法首先通过浅层网络的特征提取，将可见光与近红外光谱域中的浅层特征送入各自的专有外部注意力模块进行优化，以分别存储各自光谱域中虹膜样本数据集的特有信息，随后将优化后的浅层特征送入共享的深度特征提取网络，再将深度特征先后送入改进的空间注意力模块和外部注意力模块，强化虹膜关键特征信息的表达，同时以改进的加性角间距损失函数ArcFace Loss（Addi
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