基于Vision Transformer的眼睑遮挡虹膜识别

夏志城, 刘元宁, 朱晓冬, 刘震, 陈英, 郭志民

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (03) : 598 -608.

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吉林大学学报(信息科学版) ›› 2026, Vol. 44 ›› Issue (03) : 598 -608. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2026.03.030

基于Vision Transformer的眼睑遮挡虹膜识别

    夏志城, 刘元宁, 朱晓冬, 刘震, 陈英, 郭志民
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摘要

针对虹膜识别过程中存在眼睑遮挡影响识别性能的问题,提出基于ViT(Vision Transformer)的解决方案。首先提出特征融合模块(FFM:Feature Fusion Module),实现不同尺度特征提取与融合,解决特征提取过程中信息丢失问题;其次用最小化重构损失对局部特征编码器进行预训练,避免相同主导特征的异类虹膜构成三元组,此先验知识使模型参数调整具备一定可解释性;同时以ViT和残差块为核心构建交互式编码结构,将来自不同虹膜块的信息高效融合形成全面特征表达;最后改进传统三元组损失,融合阈值概念,为训练模型提供更明确的学习方向。实验结果表明,所提方法能有效去除遮挡对虹膜识别的负面影响,显著提升识别性能。

关键词

虹膜识别 / 视觉Transformer / 特征融合 / 三元组损失

Key words

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夏志城, 刘元宁, 朱晓冬, 刘震, 陈英, 郭志民. 基于Vision Transformer的眼睑遮挡虹膜识别[J]. 吉林大学学报(信息科学版), 2026, 44(03): 598-608 DOI:10.19292/j.cnki.jdxxp.2026.03.030

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