【摘 要】
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人眼虹膜具有唯一性、持久性与高辨别性的特点,虹膜验证是基于该生物特征的身份验证方法,适合各种安全场合的身份验证场景。然而虹膜图像在真实复杂环境中受到反光、遮挡、虹膜形变等因素的干扰,给虹膜的特征提取带来了困难,降低了虹膜验证的鲁棒性和准确性。因此本文提出了一种基于深度度量学习的虹膜验证方法,主要工作如下:（1）提出一种基于虹膜外接矩形图的虹膜特征提取策略,并以此提出基于残差神经网络的虹膜验证方法,
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目:“手眼协调的臂-手假肢系统基础研究”（项目编号:51335004）
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人眼虹膜具有唯一性、持久性与高辨别性的特点,虹膜验证是基于该生物特征的身份验证方法,适合各种安全场合的身份验证场景。然而虹膜图像在真实复杂环境中受到反光、遮挡、虹膜形变等因素的干扰,给虹膜的特征提取带来了困难,降低了虹膜验证的鲁棒性和准确性。因此本文提出了一种基于深度度量学习的虹膜验证方法,主要工作如下:（1）提出一种基于虹膜外接矩形图的虹膜特征提取策略,并以此提出基于残差神经网络的虹膜验证方法,其中针对虹膜的特征提取,在残差网络的基础上引入了改进的残差结构、SE模块与双池化层,从而提出了一种基于残差网络模型的虹膜特征提取网络。（2）针对虹膜特征向量的辨别性,分析了基于ArcFace-Loss损失函数与基于三元组损失函数的深度度量学习的原理,将两者的优势进行融合,并以此提出基于融合损失函数的深度度量学习的模型优化方法。（3）在实验方面,采用虹膜验证的评价指标对本文提出的虹膜验证模型进行实验与分析。实验结果验证了在对虹膜外圆的外接矩形区域进行特征提取的基础上,本文提出的特征提取网络以及基于融合损失函数的深度度量学习的有效性,能够有效提高虹膜验证精度。
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