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【摘 要】
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精确而快速地定位虹膜是有效识别虹膜的重要前提。传统的虹膜定位方法对图像尺度变化、睫毛比较浓密、虹膜被遮挡较多等情况下的图片处理效果并不理想。本文采用迁移学习MaskR-CNN网络的方法,对图像进行像素级别分类。根据像素分类结果,能够很好地标识虹膜区域和非虹膜区域。在中国科学院自动化所公布的虹膜数据集CASIA-Iris-version 4上验证了本文工作的有效性,迁移学习后的网络具有很好的泛化性能
【机 构】
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青岛理工大学,中石化勘探开发研究院油田开发所,不详
【出 处】
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信息技术与信息化
【发表日期】
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2019年07期
【基金项目】
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数字信号处理核心课程项目[F2018-052-1].
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