【摘 要】
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指静脉识别深度学习方法往往忽视指静脉低级特征,未能充分利用指静脉轮廓、纹理等特征.为此,提出一种基于多语义特征融合网络与A rcFace损失的指静脉识别算法.首先,充分利用神经网络低层提取的指静脉轮廓角点等细节特征和纹理形状等结构信息,提出跨层拼接的特征融合机制,解决仅利用指静脉高级特征识别而忽视静脉低级特征的问题;其次,残差单元采用双层卷积结构,增加了相邻残差单元特征图的距离,消除了指静脉各级语义特征重叠现象,并采用阶跃式残差单元分布来提升网络高低层残差单元数量的差异,进一步加大了指静脉各级特征的距离;
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018
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指静脉识别深度学习方法往往忽视指静脉低级特征,未能充分利用指静脉轮廓、纹理等特征.为此,提出一种基于多语义特征融合网络与A rcFace损失的指静脉识别算法.首先,充分利用神经网络低层提取的指静脉轮廓角点等细节特征和纹理形状等结构信息,提出跨层拼接的特征融合机制,解决仅利用指静脉高级特征识别而忽视静脉低级特征的问题;其次,残差单元采用双层卷积结构,增加了相邻残差单元特征图的距离,消除了指静脉各级语义特征重叠现象,并采用阶跃式残差单元分布来提升网络高低层残差单元数量的差异,进一步加大了指静脉各级特征的距离;最后,在损失函数中加入A rcFace损失项,在角度域聚敛类内距离,分离类间距离,减小指静脉特征向量的类内距离.在公开数据集FV-USM、实验室采集的正常图像库及特殊图像库上进行性能分析实验,结果表明,和指静脉识别经典网络相比,提出算法的零误识拒识率分别降低了8.89％,6.89％ 和14.68％,T o p1排序性能分别提升了2.85％,5.10％ 和9.07％.
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