面向残差网络多元特征的轻量级虹膜分类

摘要

针对传统虹膜分类需手工设计滤波器提取虹膜特征,提取特征单一,且通常需大量手工调参,泛化能力较差的问题,提出一种面向残差网络下多元特征的虹膜分类算法.一方面将虹膜图像与Gabor特征相结合,另一方面在网络结构中使用多个尺度的卷积核,使学习到的虹膜特征更丰富,从而提高图像特征的表征能力.实验结果表明,在固定类别中,使用Softmax分类器进行多分类,该算法在JLU虹膜数据库中的分类准确率可稳定在98.90％以上,不低于DeepIrisNet和Resnet等网络结构,且该算法的网络结构参数更少,学习速度更快.