改进残差网络的指静脉识别

• 作者: 包晓安 吴彪 徐璐 易芮 钟乐海
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 指静脉识别 中心损失 softmaxloss 判别特征 swish激活函数
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 67-74
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2020.03.011

摘要

在指静脉识别中,如何利用卷积神经网络提取具有类间分离和类内聚合的静脉特征是当前的研究热点,为此提出了在卷积神经网络中采用中心损失(center loss)用于减小指静脉的类内距离,同时采用softmax loss用于约束类间距离,以此作为网络的损失函数.为了进一步提高模型的表达能力,采用swish激活函数代替线性整流(rectified linear unit,ReLU)激活函数,在此基础上,将全局平均池化层的输出向量进行归一化操作后作为指静脉的特征向量,减少网络参数的同时保留了指静脉的高级语义信息.结果表明:改进后的指静脉识别算法在FV-USM和MMCBNU-6000这2个数据集上识别的准确率分别达到98.23％和98.35％,优于传统的卷积神经网络识别算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	包晓安	浙江理工大学信息学院	80	324	9.0	15.0
2	钟乐海	绵阳职业技术学院计算机科学系	18	16	3.0	3.0
3	徐璐	浙江理工大学信息学院	13	9	2.0	3.0
4	易芮	浙江理工大学信息学院	1	0	0.0	0.0