高效虹膜人脸融合识别算法的研究

本文旨在提高虹膜和人脸识别技术在复杂环境下的识别准确性和鲁棒性,设计了一种高效的虹膜人脸融合识别算 法。通过采集高分辨率的虹膜和人脸图像,并利用深度学习技术提取和融合两种特征信息,本文提出了一种参考眼周区域的轻量 化虹膜特征表示方法。实验数据集包括较低质量和中等质量的虹膜图像,采用基于 Triplet 损失函数的模型训练方法,并进行精 度和性能对比测试。实验结果表明,本文提出的方法在较低质量数据集上表现出显著的识别精度提升,在中等质量数据集上也表 现出较高的鲁棒性。研究结果验证了融合眼周特征在低质量虹膜图像上的有效性。