基于卷积神经网络的生物特征识别研究进展

摘要

卷积神经网络(CNN)在生物特征识别中的应用是当前计算机视觉与生物信息学交叉领域的热点方向，其层次化特征提取机制为多模态生物特征的鲁棒表征提供了有效解决途径。本文阐述CNN在生物特征识别中的应用优势，并基于文献分析方法综述近年来的技术演进脉络，重点解析步态、人脸、虹膜及指纹识别中的关键技术突破及研究趋势。论文还分析了现有生物特征识别技术所面临的共性挑战，并展望了CNN在法庭科学领域生物特征识别中的发展趋势，为促进生物特征识别技术应用提供参考。

关键词

卷积神经网络(CNN) / 生物特征识别 / 文献计量分析 / 特征提取 / 轻量化

基金资助

国家重点研发计划项目(No.2023YFC3303701); 中国人民公安大学刑事科学技术双一流创新研究专项(No.2023SYL06)