一种基于虹膜外接矩形图的虹膜验证方法和系统

    公开(公告)号:CN113191260A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110474297.5

    申请日:2021-04-29

    Abstract: 本发明公开一种基于虹膜外接矩形图的虹膜验证方法和系统,属于虹膜验证领域。包括:训练阶段:采用不同个体的虹膜外接矩形图构成的训练样本集训练虹膜特征提取网络;虹膜验证阶段:对待验证用户,采集身份标识和虹膜图像,对其虹膜图像定位,得到虹膜外接矩形图,输入至训练好的虹膜特征提取网络,得到待验证虹膜嵌入向量;根据待验证用户身份标识确定其录入虹膜嵌入向量;将待验证虹膜嵌入向量和录入虹膜嵌入向量进行比对,判断是否属于同一个体。本发明将虹膜分割的鲁棒性问题转换为神经网络特征提取问题,而神经网络特征提取的鲁棒性问题通过神经网络训练来解决,因此采用虹膜外圆的外接矩形定位,降低虹膜预处理复杂度,提高虹膜验证的精度。

    一种基于虹膜外接矩形图的虹膜验证方法和系统

    公开(公告)号:CN113191260B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202110474297.5

    申请日:2021-04-29

    Abstract: 本发明公开一种基于虹膜外接矩形图的虹膜验证方法和系统,属于虹膜验证领域。包括:训练阶段:采用不同个体的虹膜外接矩形图构成的训练样本集训练虹膜特征提取网络;虹膜验证阶段:对待验证用户,采集身份标识和虹膜图像,对其虹膜图像定位,得到虹膜外接矩形图,输入至训练好的虹膜特征提取网络,得到待验证虹膜嵌入向量;根据待验证用户身份标识确定其录入虹膜嵌入向量;将待验证虹膜嵌入向量和录入虹膜嵌入向量进行比对,判断是否属于同一个体。本发明将虹膜分割的鲁棒性问题转换为神经网络特征提取问题,而神经网络特征提取的鲁棒性问题通过神经网络训练来解决,因此采用虹膜外圆的外接矩形定位,降低虹膜预处理复杂度,提高虹膜验证的精度。

Patent Agency Ranking