摘要

虹膜识别作为最有潜力的生物特征识别技术之一,已得到广泛应用。然而,现有的虹膜识别系统在图像采集过程中易受外界因素干扰,存在采集的虹膜图像分辨率不足、易模糊等问题。为解决以上问题,提出了一种先验引导的虹膜图像盲修复算法,利用生成对抗网络和虹膜先验知识对低分辨率、运动模糊、离焦模糊等降质因素混合的未知退化虹膜图像进行盲修复。修复网络包括退化去除子网络、先验估计子网络和先验融合子网络,其中先验估计子网络对输入的风格信息进行分布建模,并将其作为先验知识来指导生成网络;先验融合子网络利用注意力融合机制来整合多层级的风格特征,提高了信息的利用率。实验结果表明,所提方法在定性和定量指标上都优于其他算法,实现了退化虹膜的盲修复,提高了虹膜识别的鲁棒性。