一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的高效虹膜图像质量评价新方法，使用特征提取模型提取输入图像中的虹膜图像的特征图，然后使用重建模型由虹膜图像的特征图估计虹膜有效区域热力图，最后质量预测模型将虹膜有效区域作为感兴趣区域，由特征图计算虹膜图像整体质量分数。本发明方法不需要对采集得到的眼部图像进行其他预处理或经过分割定位等流程，可以直接使用深度神经网络对眼部图像进行全局特征提取，并根据提取到的特征自动估计虹膜有效区域热力图，将虹膜全局特征和有效区域热力图使用视觉注意力机制进行结合，对虹膜图像进行质量评价。本发明提出的虹膜图像质量评价方法流程简捷，计算速度快，鲁棒性和适应性强。