基于卷积神经网络的虹膜活体检测算法研究

• 作者: 李志明
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 生物特征识别 虹膜识别 虹膜活体检测 卷积神经网络 自动特征学习
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 239-243,248
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 字数: 3638字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.05.041

摘要

针对虹膜活体检测中的特征提取问题,提出一种基于深度卷积神经网络的虹膜活体检测算法.通过归一化、分块归一化和直接切取方式对虹膜图像进行预处理,利用卷积神经网络提取经预处理的虹膜图像特征,使用训练分类器对真伪虹膜进行分类.实验结果表明,该算法能自动学习虹膜图像的隐藏特征,使真实虹膜和伪造虹膜的特征更具区分性,并且在ND-Contact和CASIA-Iris-Fake数据库中获得96.72％以上的检测正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李志明	河西学院信息技术中心	17	40	4.0	5.0