研究目的
评估从预训练卷积神经网络（Alex-Net模型）中提取的学习特征，随后采用多类支持向量机（SVM）算法进行虹膜识别的分类任务。
研究成果
提出的虹膜识别系统采用预训练卷积神经网络（Alex-Net）进行特征提取，并使用多类支持向量机进行分类，取得了较高的准确率。与标准化图像相比，从分割图像中提取特征时识别准确率更高。未来工作将探索使用不同的预训练模型和数据集。
研究不足
该研究仅限于使用预训练的CNN模型，未探索从零开始训练新模型。性能评估仅在受控条件下的特定数据集上进行。
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基于卷积神经网络的虹膜识别特征提取
DOI：10.5121/ijcsit.2018.10206
期刊：International Journal of Computer Science and Information Technology
出版年份：2018
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
虹膜是一种可靠的人体识别强大工具，具有高度确信地识别个体的潜力。提取优质特征是虹膜识别系统中最关键的步骤。过去，人们采用不同特征来实现虹膜识别系统，其中大多数依赖于生物识别专家设计的手工特征。由于深度学习在计算机视觉问题中的成功应用，卷积神经网络（CNN）学习到的特征在虹膜识别系统中的应用备受关注。本文评估了从预训练卷积神经网络（Alex-Net模型）提取的学习特征，随后结合多类支持向量机（SVM）算法进行分类。我们研究了从分割虹膜图像和标准化虹膜图像中提取特征时所提系统的性能。该虹膜识别系统在四个公开数据集（IITD、CASIA-Iris-V1、CASIA-Iris-thousand和CASIA-Iris-V3 Interval虹膜数据库）上进行了测试，取得了以极高准确率呈现的卓越效果。
作者：
Maram.G Alaslani，Lamiaa A. Elrefaei
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