[发明专利]一种基于深度学习的多场景虹膜识别方法在审
| 申请号： | 202110898852.7 | 申请日： | 2021-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN113591747A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 周博;杨永跃;夏远超 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙) 34144 | 代理人： | 方荣肖 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多场景虹膜识别方法，解决当下虹膜识别算法的鲁棒性差，开发虹膜识别在复杂场景、非理想成像条件下的识别能力低的技术问题。所述识别方法包括：对人的整个眼部进行拍摄取像得到待识别的人眼部图像；再进行虹膜定位分割得到待识别的虹膜图像；再进行虹膜特征提取得到由元素为虹膜特征构成的待识别的特征矩阵；再进行虹膜特征匹配，若匹配成功则身份识别通过。本发明在虹膜定位分割阶段采用加入了跳跃连接并使用空洞卷积的UNet语义分割模型来得到分离好的虹膜图像，提高了虹膜定位分割的鲁棒性，省去了一些繁琐的需要大量实验来确定参数的预处理步骤，同时可直接去除上下眼睑，无需分两步处理，算法的泛化性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 场景 虹膜 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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