基于采集不确定性解耦的鲁棒虹膜识别方法

摘要

本发明提供基于采集不确定性解耦的鲁棒虹膜识别方法，为了解决低配合虹膜识别中不确定采集因素对身份特征的影响，探究了采集过程中来自眼、设备、环境的不确定因素，从像素层和特征层出发，分别提出了归一化虹膜图像增强方法和不确定性嵌入表达来解决采集不确定性问题。前者在像素层依据图像的局部和全局统计量逐步对图像进行调整；后者则在特征层使用高斯分布来表示图像，事实上将身份信息从采集因素中解耦出来。此外，还提出了不确定性导向的训练策略让模型按照样本的不确定性从易到难进行学习，以获得更鲁棒的特征表达。