基于轻量型网络的唇纹识别算法研究

作者：周洪成; 韦静; 牛犇

来源：盐城工学院学报(自然科学版), 2022, 35(04): 45-50.

DOI：10.16018/j.cnki.cn32-1650/n.202204009

• 深度学习
• 卷积神经网络
• 特征提取
• 唇纹识别
• 图像识别

在信息化和智能化高度发展的大数据时代，身份信息安全面临着种种挑战，传统的身份识别技术已不能满足公众安全需求。为解决传统唇纹识别算法中图像预处理过程复杂、特征提取困难和识别周期较长等问题，提出基于卷积神经网络的唇纹识别算法，搭建一个轻量型神经网络LNet-6(lightweight network-6)。该网络模型具有参数计算量少、模型文件小和可移植性强等优势。直接输入原始数据集，简化图像预处理步骤，通过卷积层自动提取特征信息和下采样操作降低模型训练参数，避免了图像特征提取算法的复杂设计。在测试集上获得了97.97%的识别率，验证了该方法的有效性。

• 单位
  金陵科技学院; 电子信息工程学院; 盐城工学院