基于类卷积神经网络的可见光虹膜识别方法

• 作者: 刘笑楠 尹思璐 杨争威 白雨辰
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 可见光虹膜识别 智能移动设备 类卷积神经网络 局部特征提取
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 信息处理技术
• 页码范围: 2651-2658
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41|TH786
• 字数: 5809字
• 语种: 中文

摘要

针对应用于智能移动设备的虹膜识别系统在可见光采集条件下虹膜图像受干扰严重使得识别率正确率降低和算法鲁棒性变差的问题,提出一种类卷积神经网络结合局部特征提取的虹膜识别方法.首先,采用暗通道图像去雾算法对归一化虹膜图像进行增强处理以减弱光干扰;然后,利用类卷积神经网络对图像进行降维,获得虹膜的二值化纹理信息;再经分块处理方法提取降维图像各区域局部虹膜纹理信息以构建特征向量;最后用欧氏距离分类器进行匹配识别.为验证算法性能,采用MICHE-I虹膜图库中由iPhone5拍摄所得的30人240张(每人4张室内和4张室外)虹膜图像进行测试,并与Gabor变换和主成分分析虹膜识别方法进行对比.结果表明,该方法在室内外图像均进行训练的条件下正确率能够达到98.33％,且对室内外不同光照变化干扰有较好的鲁棒性,上述性能皆优于Gabor变换和PCA算法.说明本文算法能够满足移动设备虹膜识别使用要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘笑楠	沈阳工业大学信息科学与工程学院	13	44	4.0	6.0
2	白雨辰	沈阳工业大学信息科学与工程学院	1	5	1.0	1.0
3	尹思璐	沈阳工业大学信息科学与工程学院	1	5	1.0	1.0
4	杨争威	沈阳工业大学信息科学与工程学院	2	5	1.0	2.0