基于深度学习的虹膜识别方法研究

• 作者: 刘磊 李晓坤 杨磊 邵娜 郑永亮 陈虹旭
• 来源期刊: 智能计算机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 生物特征识别 虹膜识别 人工智能
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 108-111,115
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3892字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2163.2018.02.025

摘要

随着信息化社会的高速发展,人们生活水平的不断提升,与此同时人们开始越来越注重身份验证的准确性、安全性、稳定性.人体生物特征表现出了几大特点:唯一性、稳定性、不可复制.本文通过深度学习技术简述、分析特性、探究支持,研究了生物特征识别中的虹膜识别方法.虹膜识别性能指标在应用中相比其他生物指标高,具有很高的研究价值.希望通过本次对虹膜识别方法的探究,促进虹膜识别在人工智能方面的新发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓坤		28	40	4.0	5.0
2	邵娜		7	20	3.0	4.0
3	陈虹旭		14	24	3.0	4.0
4	郑永亮		9	23	3.0	4.0
5	杨磊		9	23	3.0	4.0
6	刘磊		4	13	2.0	3.0