【摘 要】
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在经济全球化和信息化的大背景下,公共场所和商业等领域对基于生物特征的身份认证技术的需求日益迫切。在生物特征中,虹膜的结构对于个体来说是独特的,并且随着年龄的增长其表现依然稳定,虹膜识别在生物识别领域有着很高的研究价值。电子设备的快速发展和计算机技术的不断革新使虹膜识别技术不断进步,目前,许多关于生物识别领域的研究开始结合卷积神经网络,并取得了令人满意的成果,虹膜识别领域也是如此。训练卷积神经网络一
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在经济全球化和信息化的大背景下,公共场所和商业等领域对基于生物特征的身份认证技术的需求日益迫切。在生物特征中,虹膜的结构对于个体来说是独特的,并且随着年龄的增长其表现依然稳定,虹膜识别在生物识别领域有着很高的研究价值。电子设备的快速发展和计算机技术的不断革新使虹膜识别技术不断进步,目前,许多关于生物识别领域的研究开始结合卷积神经网络,并取得了令人满意的成果,虹膜识别领域也是如此。训练卷积神经网络一般需要大量的样本,虹膜数据由于涉及到个人隐私问题,有时采集到的样本很难满足充分发挥模型潜能所需要的数量,使用少量数据进行训练通常会发生过拟合现象进而对识别准确率产生影响。针对样本数量不足情况下的虹膜识别问题,本文提出了基于小样本学习（Few-shot Learning）的虹膜识别方法,使用新颖的小样本学习方法,直接使用现有的有限虹膜样本来进行训练,在实验环节取得了与现阶段虹膜识别领域内先进方法相当甚至更好的效果,本文主要研究内容为:（1）研究和分析了虹膜图像的预处理方法,使用Osiris v4.1对虹膜图像进行定位与分割,分割后的虹膜进行归一化及直方均衡化处理。（2）研究和分析了小样本条件下基于深度学习的虹膜识别,本文选取了具有代表性的深度学习网络,在小样本虹膜数据集上进行了实验,得到了实验结果,在后续章节将会与小样本学习方法实验取得的结果做比较。（3）研究和分析了与模型无关的元学习算法（Model-Agnostic Meta-Learning）,通过优化模型的初始参数,在面临新任务时,得到的模型使用少量的样本就能够很好的适应,将其应用于小样本条件下的虹膜识别,通过试验结果证明了该方法的有效性,同时,本文还对MAML的网络模型结构进行了改进,同时优化了损失函数,进一步提升了识别效果。（4）研究和分析了元迁移学习（Meta-Transfer Learning,MTL）解决小样本虹膜识别问题,元迁移学习在元学习的基础上结合了迁移学习的思想,首先对所有训练数据集进行预训练,随后在元迁移学习阶段,基于预先训练学习到的特征通过缩放和移位两个操作来实现进一步的学习,有效减少了参数体积,将MTL应用于小样本虹膜识别任务,在迭代次数显著降低的同时依然有着最高99.91%的识别效果,另外,本文还在MTL的网络模型里引入了注意力机制,使识别效果得到进一步的提升。
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