网络首发

激光与光电子学进展
ESCI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图
2018年第55卷第12期2页
一种主动鉴别未知类别指静脉的识别系统
录用时间:2018-05-09
论文栏目
10
作者单位
1 辽宁工程技术大学
论文摘要
针对传统指静脉系统在鉴别未知类别指静脉时采用的被动比对拒绝会出现严重的干扰识别以及识别效率低等问题,本文提出一种基于卷积神经网络的主动鉴别未知类别的指静脉识别系统,并称之为ULDFV(Unknown Label Deep Finger Vein,深度未知指静脉)模型,该模型采用深层Inception ResNet V2作为基础模型,构建基于卷积神经网络的未知类别识别方法,在此基础上挖掘Softmax分类结果建立类ROC验证阈值主动获取算法,在确保已知类别指静脉的高识别准确度的同时,实现了未知类别指静脉泛化成类的目的。在实验中,通过自建与公开指静脉数据库验证,该模型具有较好的准确性与安全性,具备一定的实际价值。
引用本文
陶志勇, 王浩童, 王藜谚. 一种主动鉴别未知类别指静脉的识别系统[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(12): 2. 
DOI:10.3788/lop55.121002
PDF 全文:点击此处查看 

关于本站 Cookie 的使用提示

中国光学期刊网使用基于 cookie 的技术来更好地为您提供各项服务,点击此处了解我们的隐私策略。 如您需继续使用本网站,请您授权我们使用本地 cookie 来保存部分信息。
全站搜索
您最值得信赖的光电行业旗舰网络服务平台!