基于CNN和VLAD的指静脉描述子提取方法

文东霞; 胡永健; 王宇飞; 刘琲贝; 陈光

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基于CNN和VLAD的指静脉描述子提取方法

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为了提高指静脉描述子的鲁棒性同时降低网络参数量,通过修改VGGFace-Net并引入局部聚合描述子向量(Vector of Locally Aggregated Descriptors,VLAD)得到参数量仅0.3M的指静脉图像描述子提取网络,VLAD编码过程实现了局部描述子的聚类和重组,使描述子对手指姿势变化更加鲁棒;由于公开的指静脉训练数据库规模通常不够大,提出基于三元组和难分负样本挖掘策略进行网络的训练,并针对三元组损失没有约束样本对距离的类内方差的问题,提出一种样本对中心约束损失函数,通过将正负样本对视为两个类别,进一步促使其靠近各自的类中心,从而增大类内紧凑程度.在三个公开数据库FV-USM,SDUMLA,MMCBNU上的指静脉验证结果表明,所提取的描述子在基于欧氏距离进行匹配的情况下,指静脉验证的结果均优于现有方法,且在图像发生随机平移时具有更好的鲁棒性.

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来源
《信号处理》 |2020年第9期|1489-1496|共8页
作者
文东霞; 胡永健; 王宇飞; 刘琲贝; 陈光;
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作者单位

华南理工大学电子与信息学院广东广州510640;

中新国际联合研究院广东广州510700;

华南理工大学电子与信息学院广东广州510640;

中新国际联合研究院广东广州510700;

中新国际联合研究院广东广州510700;

华南理工大学电子与信息学院广东广州510640;

中新国际联合研究院广东广州510700;

华南理工大学自动化学院广东广州510640;

广电运通金融电子股份有限公司广东广州510663;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
指静脉识别; 卷积神经网络; 局部聚合描述子向量; 三元组损失;

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