基于Vision Transformer的虹膜——人脸多特征融合识别研究

为了提高生物特征识别系统的准确性和鲁棒性,本文研究基于计算机视觉的虹膜—人脸多特征融合识别方法。本文对面部图像中虹膜区域进行提取以及预处理,采用对比度增强和归一化操作,加强了特征提取的一致性,提升了图像质量。为了获取丰富的深度特征,本文使用Vision Transformer模型对预处理后的虹膜和面部图像进行特征提取。利用多头注意力机制将虹膜和面部的多模态特征信息进行融合,再利用全连接层进行分类识别。试验结果表明,该方法识别性能优秀,识别准确性显著提升。