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针对传统虹膜分类需手工设计滤波器提取虹膜特征, 提取特征单一, 且通常需大量手工调参, 泛化能力较差的问题, 提出一种面向残差网络下多元特征的虹膜分类算法. 一方面将虹膜图像与Gabor特征相结合, 另一方面在网络结构中使用多个尺度的卷积核, 使学习到的虹膜特征更丰富, 从而提高图像特征的表征能力. 实验结果表明, 在固定类别中, 使用Softmax分类器进行多分类, 该算法在JLU虹膜数据库中的分类准确率可稳定在98.90%以上, 不低于DeepIrisNet和Resnet等网络结构, 且该算法的网络结构参数更少, 学习速度更快. 相似文献
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针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高. 相似文献
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针对虹膜质量评价指标单一或过多的情形, 提出一种基于GA-BP神经网络的序列虹膜质量评价算法. 首先对虹膜图像进行粗质量评价, 筛选掉大多数不合格的较差质量图像; 然后对虹膜图像进行精质量评价, 选用3个较重要的指标得出指标值; 最后结合BP神经网络融合精质量评价指标进行图像质量的最终评价. 在JLU-6.0虹膜库中进行验证, 并与其他算法进行对比测试, 测试结果表明, 该算法能保留较多的有效虹膜图像, 且分类精确度较高. 相似文献
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