基于多任务卷积神经网络的虹膜图像质量评估方法

张嘉晖; 沈文忠

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基于多任务卷积神经网络的虹膜图像质量评估方法

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为了自动、准确、高效地评估采集图像的质量,设计了一个名为MTIQA的卷积神经网络。该网络能够输出与主观评价指标保持较高一致性的客观评估结果。MTIQA采用多任务学习策略,包含网络训练质量评估和失真类型分类两个任务,将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。为了评估算法所得到的客观指标的可靠性,建立了名为SIR2019的单眼虹膜质量评估数据集,并召集志愿者进行主观实验以得到主观评价指标。在SIR2019和CASIA-Iris-Distance-Lamp数据集上的实验结果表明,该网络在虹膜图像质量评估上具有较好的可行性、准确性和鲁棒性。

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来源
《上海电力大学学报》 |2021年第3期|P.277-283|共7页
作者
张嘉晖; 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200090;

上海电力大学电子与信息工程学院上海200090;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
虹膜图像; 质量评估; 卷积神经网络; 多任务学习;

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