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。

基于四元数体的多模态生物识别技术分析

在当今数字化社会中,生物识别技术正日益成为安全领域的重要组成部分。传统的生物特征识别方法如指纹和虹膜扫描已经被广泛应用,但随着技术的发展和安全需求的提高,多模态生物识别技术逐渐受到关注。多模态生物识别技术利用个体的多种生物特征信息(如指纹、面部、声音等)来提高识别的准确性和安全性,从而应对单一模态识别技术所存在的限制和风险。基于此,文章简单讨论四元数理论基础,深入探讨基于四元数体的多模态生物识别技术,以供参考。