10.3969/j.issn.2095-2163.2020.02.027
应用于物联网设备快速准确的虹膜分割方法
随着物联网设备用户数量的增长,物联网设备的安全性已成为人们关注的热点.在多种生物特征认证方法中,虹膜识别由于其具有高安全性而被视为极具前景的认证方法.然而虹膜识别没有成为基于生物特征认证方法的首选,这主要的原因是虹膜识别对于环境因素的严重依赖,环境噪声将导致分割的虹膜区域不准确,无法保证虹膜识别系统的稳定性.为了使虹膜分割能够应用于非理想的虹膜图像中,促进虹膜识别认证在物联网设备上的部署,提出了一种基于深度学习的快速准确的虹膜分割方法.研究在公共的虹膜数据集上进行了实验,实验的结果证明了本文的方法针对非理想虹膜图像进行分割时的有效性,并且提高了虹膜识别系统在物联网设备上的可用性.
虹膜分割、深度学习、物联网设备
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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128-131
