基于残差网络的虹膜图像性别分类

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zzyb123

【摘要】

：

生物特征的识别是计算机科学技术一个有吸引力的研究领域,虹膜作为一种软生物特征,具有唯一性、稳定性和防伪性等优点,从虹膜图像中识别一个人的性别在身份验证和安全监控等领域均具有广阔的应用前景。针对传统机器学习与浅层神经网络在虹膜图像性别分类中存在的不足以及卷积神经网络对图像特征提取的优势,提出一种基于残差网络(ResNet)的虹膜图像性别分类模型,采用ResNet结合迁移学习在ImageNet图像数据

【作者】

：

于福升余江鲁远甫周志盛李光元

【机构】

：

云南大学信息学院,云南昆明650000中国科学院深圳先进技术研究院,广东深圳518000中国科学院人机智能协同系统重点实验室(深圳先进技术研究院),广东深圳518055

【出处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2021年16期

【关键词】

：

图像处理性别识别深度学习虹膜卷积神经网络 ResNet image processing gender classification deep lear

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