【摘 要】
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信息化给人们的生活插上便利的翅膀,但随之而来的是个人隐私被泄露等问题,人们对隐私的保护日益重视;虹膜是内部组织,不会磨损且伪造困难,成为可靠和有效的生物特征。生物特征融合方法可以利用多个生物特征信息,进一步提高身份识别系统的准确率。深度学习在分类方面有非常好的表现,同样深度学习在生物特征识别方面也一日千里,因此对基于深度学习的虹膜识别进行研究的意义重大。在基于深度学习的虹膜识别方面,工作分为两部分
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信息化给人们的生活插上便利的翅膀,但随之而来的是个人隐私被泄露等问题,人们对隐私的保护日益重视;虹膜是内部组织,不会磨损且伪造困难,成为可靠和有效的生物特征。生物特征融合方法可以利用多个生物特征信息,进一步提高身份识别系统的准确率。深度学习在分类方面有非常好的表现,同样深度学习在生物特征识别方面也一日千里,因此对基于深度学习的虹膜识别进行研究的意义重大。在基于深度学习的虹膜识别方面,工作分为两部分,第一部分研究数据量对基于深度学习的虹膜识别的影响,本文首先通过改变亮度和加入噪声进行数据扩充,然后在此基础上增加了图像旋转和图像裁剪方式进行数据扩充。第二部分研究数据预处理对基于深度学习的虹膜识别的影响,采用了两种归一化方式,方案一:极坐标展开,方案二:虹膜加权填充瞳孔,并且分别利用直方图均衡和拉普拉斯变换对归一化后的图像进行图像增强;在不同的网络上对不同的方案进行研究,最终在VGG16网络的识别率达到了 99.520%。在双眼虹膜融合识别方面,本文双眼虹膜融合识别算法有三步:第一步,左眼子类和右眼子类虹膜特征提取网络的训练,从数据集中选择左眼子类和右眼子类都不为空集的类别,然后进行数据扩充并划分为训练集和验证集,之后进行虹膜加权填充并对VGG-16进行训练,训练后的网络作为特征提取网络;第二步,以数据集中左眼子类和右眼子类中数量少的数量为标准,对数据集中的训练集进行再次选择,选择后的数据集的左眼子类和右眼子类利用特征提取网络提取到长度为12800的一维特征向量,将两者进行并联,利用PCA或LLE对并联后的特征进行降维;第三步,降维后的数据集放到SVM中训练。实验证明进行身份认证时,当采集到的某一个虹膜图像质量不理想的情况下,双眼虹膜的融合能够提高识别的准确率。
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