基于卷积神经网络的虹膜活体检测算法研究

摘要：

针对虹膜活体检测中的特征提取问题,提出一种基于深度卷积神经网络的虹膜活体检测算法.通过归一化、分块归一化和直接切取方式对虹膜图像进行预处理,利用卷积神经网络提取经预处理的虹膜图像特征,使用训练分类器对真伪虹膜进行分类.实验结果表明,该算法能自动学习虹膜图像的隐藏特征,使真实虹膜和伪造虹膜的特征更具区分性,并且在ND-Contact和CASIA-Iris-Fake数据库中获得96.72％以上的检测正确率.

关键词：生物特征识别、虹膜识别、虹膜活体检测、卷积神经网络、自动特征学习

所属期刊栏目：42

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：河西学院青年教师科研基金资助项目QN2014-25

在线出版日期：2016-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：239-243,248