ABSTRACT Iris erkännande är en av de mest representativa identifieringstekniker för biometriskt erkännande, som används i stor utsträckning inom olika områden. Nyligen har många djupt lärande metoder använts i biometriskt erkännande, på grund av sina fördelar som automatisk inlärning, hög noggrannhet, och stark generalisering förmåga. Det djupa konvolutionella neurala nätverket (CNN) är den vanliga metoden för bildbehandling allmänt används i många domäner, men det har dålig anti-buller kapacitet i bildklassificering och är lätt påverkas av små störningar. CNN behöver också ett stort antal prover för utbildning. Det senaste kapselnätverket har inte bara hög igenkänningsnoggrannhet i klassificeringsuppgifter utan kan också lära sig del-hela relationer, vilket ökar robustheten i modellen. Dessutom kan den tränas med hjälp av ett litet antal prover. I detta dokument föreslår vi en djupinlärningsmetod baserad på kapselnätverksarkitekturen i irisigenkänning. Strukturen detalj i nätverket justeras, och vi ger en modifierad routing algoritm baserad på den dynamiska routing mellan två kapselskikt för att göra denna teknik anpassa sig till iris igenkänning. Migrationsinlärning gör metoden för djupinlärning tillgänglig även när antalet prover är begränsat. Därför införs tre toppmoderna förtränade modeller, VGG16, InceptionV3 och ResNet50. Vi delar upp de tre näten i en rad undernätsstrukturer beroende på antalet större block. De används som den konvolutionella delen för att extrahera primära funktioner, i stället för ett enda konvolutionsskikt i kapselnätverket. Våra experiment utförs på tre iris-dataset, JluIrisV3.1, JluIrisV4 och CASIA-V4 Lamp, för att analysera prestandan hos olika nätverksstrukturer. Vi testar också de föreslagna nätverken i simulerade starka och svaga ljusmiljöer, vilket visar att nätverken med kapselarkitektur är mer stabila än de utan. INDEX TERMS Iris-igenkänning, djupinlärning, kapselnätverk, överföringsinlärning.
Det kapselnätverk som bygger på djupinlärning för erkännande av iris föreslås i REF.
A Deep Learning Iris Recognition Method Based on Capsule Network Architecture
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}