基于设备独有性感知的异质虹膜识别方法

摘要

本发明提供基于设备独有性感知的异质虹膜识别方法，包括：在现有的基于共享特征提取网络方法的基础上了进行改进。提出了Gabor三叉戟网络来针对归一化后的异质虹膜图像进行特征提取。Gabor三叉戟网络利用Gabor函数作为先验知识来减弱光谱变化的影响，然后使用三叉戟网络中的残差分支来感知图像中的设备独有性信息，并以此为线索来调整基本分支输出结果的分布。为了进一步加强分布对齐效果，本发明还使用了高阶对齐损失、设备对抗损失和样本锚点损失三项在训练阶段加强分布对齐。此外，本发明提出了自适应优化算法来根据各项训练损失来动态调整损失权重，保证模型的收敛。