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指静脉生物识别技术已被广泛研究用于个人认证.针对质量差的图像中的虚假和缺失功能可能会降低系统性能的问题,提出了一种多标签深度神经网络(CSA-DNN).在生物特征质量评估的主要目标(即验证错误最小化)的驱动下,假设在验证系统中错误地拒绝低质量图像,并且对低质量图像进行图像配准后转换成高质量图像进行身份识别.基于该假设,低质量图像和高质量图像被人工标记.在结构上引入通道空间注意力(CSA)模块增加特征学习能力,并将图像分成各种block,以增强网络鲁棒性.随后,估计来自测试图像的每个block的质量,