基于YOLOV3改进的虹膜定位算法

作     者：于哲舟 刘岩 刘元宁 YU Zhe-zhou;LIU Yan;LIU Yuan-ning

作者机构：吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 吉林大学软件学院吉林长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林长春130012 

出 版 物：《东北大学学报（自然科学版）》 (Journal of Northeastern University(Natural Science))

年 卷 期：2022年第43卷第4期

页      面：496-500,508页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(国科发资【2020】151号) 吉林省产业创新专项资金资助项目(2019C053-2) 

主　　题：YOLOV3 虹膜定位 特征提取 目标检测 注意力机制 

摘      要：针对传统虹膜定位算法定位不准确的问题,利用改进的YOLOV3虹膜定位模型对虹膜定位的准确率加以提高,使其更好应用于生产实践.使用Densenet-121模型作为特征提取模块,并在此基础上通过复制骨干网络得到辅助网络的方式使其更有利于检测小目标,用Non-local注意力机制增强图片获取特征语义信息.采用基于DarkNet-53的YOLOV3模型、Daugman模型及Wilde模型进行对比实验.实验结果表明:本文的实验模型在虹膜定位中的准确率高达97.1%,与其他虹膜定位模型相比具有明显优势.