基于静脉关键特征和AdaFace损失的轻量级指静脉识别算法
Research on lightweight recognition algorithm based on key features of finger vein and AdaFace loss
北方工业大学 信息学院, 北京 100144
摘要
基于深度学习的指静脉识别方法通常需要大量的计算资源，限制了其在嵌入设备上的推广和普及，采用轻量级网络又面临模型参数减少导致准确率下降的问题，为此提出一种基于指静脉关键特征和AdaFace损失的轻量级识别算法。在MicroNet框架中，首先提出一种FMixconv卷积来替代原网络中的深度卷积，减少参数的同时可以获得静脉特征的多尺度信息；其次引入轻量级注意力模块CA模块，从空间和通道上聚焦于静脉特征的关键信息；最后在损失函数中加入AdaFace损失，通过特征范数对图像质量进行评价，以减少图像质量下降对训练的影响。该算法在SDUMLA-HMT、FV-USM和自建数据集上的识别准确率达到99.84%、99.39%和99.42%，而参数量仅有0.82 M。实验结果表明，该算法在准确率和参数量大小上均领先于其他方法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62276018)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.06.0304
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 933-938,960
文章编号: 1001-3695(2024)03-044-0933-06
发布历史
[2023-09-06] 优先出版
[2024-03-05] 印刷出版
引用本文
刘润基, 王一丁. 基于静脉关键特征和AdaFace损失的轻量级指静脉识别算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (3): 933-938,960. (Liu Runji, Wang Yiding. Research on lightweight recognition algorithm based on key features of finger vein and AdaFace loss [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (3): 933-938,960. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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