基于EL-YOLO的虹膜图像人眼定位及分类算法

陈金鑫; 沈文忠

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基于EL-YOLO的虹膜图像人眼定位及分类算法

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针对当前的人眼定位算法应对复杂环境的抗干扰能力不强、定位准确度较差以及无左右眼分类的问题,提出了一种基于轻量级网络的虹膜图像人眼定位及左右眼分类算法.利用YOLO算法结合高性能的轻量级网络模型设计EL-YOLO模型,损失函数引入广义交并比(GIoU),使得网络训练可以快速收敛,且定位精度高.在CASIA-IrisV4、MIR2016以及本实验室采集的数据集SEPAD_V1和SEPAD_V2上的实验结果表明,EL-YOLO模型较小,运行速度快,且拥有较高的定位及分类准确率,具有较强的泛化能力.

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来源
《计算机工程与应用》 |2021年第17期|217-223|共7页
作者
陈金鑫; 沈文忠;
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作者单位

上海电力大学电子与信息工程学院上海 201306;

上海电力大学电子与信息工程学院上海 201306;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
虹膜识别; 人眼定位; 轻量级网络; 广义交并比;

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