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申请/专利权人：盛视科技股份有限公司
摘要：本申请公开一种针对睫毛的虹膜识别模型的训练方法，其包括：获取包括多张虹膜图像的虹膜训练集；对所述虹膜训练集中的每一张虹膜图像进行图像分割，获得虹膜区域H和睫毛区域M；分别计算每一虹膜图像的虹膜区域H的虹膜像素面积SH和睫毛区域M的睫毛像素面积SM，并计算该虹膜图像的睫毛像素面积SM与虹膜像素面积SH的面积比，该面积比记为P，P＝SMSH；设定阈值P0，比较所述虹膜训练集中每一虹膜图像的面积比P和阈值P0的大小，将所述虹膜训练集中所有虹膜图像放入修正为：P＜P0；以及将修正后的所述虹膜训练集输入CNN神经网络进行虹膜识别模型的学习训练。本申请还提供一种针对睫毛的虹膜识别方法。
主权项：1.一种针对睫毛的虹膜识别模型的训练方法，其特征在于，包括：获取包括多张虹膜图像的虹膜训练集；对所述虹膜训练集中的每一张虹膜图像进行图像分割，获得虹膜区域H和睫毛区域M；分别计算每一虹膜图像的虹膜区域H的虹膜像素面积SH和睫毛区域M的睫毛像素面积SM，并计算该虹膜图像的睫毛像素面积SM与虹膜像素面积SH的面积比，该面积比记为P，P＝SMSH；设定阈值P0，比较所述虹膜训练集中每一虹膜图像的面积比P和阈值P0的大小，将所述虹膜训练集中所有P≥P0对应的虹膜图像修正为P＜P0；以及将修正后的所述虹膜训练集输入CNN神经网络进行虹膜识别模型的学习训练；其中，设定阈值P0，比较所述虹膜训练集中每一虹膜图像的面积比P和阈值P0的大小，将所述虹膜训练集中所有P≥P0对应的虹膜图像修正为P＜P，包括：选定所述虹膜训练集中一面积比P≥P0的虹膜图像C和一面积比P＜P0的虹膜图像D；将虹膜图像C的图像分割获得虹膜区域和睫毛区域分别记为HC和MC，将虹膜图像D的图像分割获得虹膜区域和睫毛区域分别记为HD和MD；将虹膜图像C的睫毛区域的睫毛移植至虹膜图像D的睫毛区域上，生成由虹膜图像D的虹膜和虹膜图像C的睫毛组成新的虹膜图像F；由新的虹膜图像F替代所述虹膜训练集中的虹膜图像C。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 盛视科技股份有限公司 针对睫毛的虹膜识别模型的训练方法及识别方法
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