[发明专利]一种基于轻量卷积神经网络的虹膜活体检测方法在审
| 申请号： | 201811511287.9 | 申请日： | 2018-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN109409342A | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 张小亮;戚纪纲;王秀贞 | 申请（专利权）人： | 北京万里红科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京东正专利代理事务所(普通合伙) 11312 | 代理人： | 刘瑜冬 |
| 地址： | 100081 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开的一种基于轻量卷积神经网络的虹膜活体检测方法，包括：S1、采集活体虹膜图像、假体虹膜图像样本，经卷积神经网络学习训练得到区分活体虹膜与假体虹膜图像的网络权重和分类器；S2、获取待检测的虹膜图像；S3、利用训练好的的轻量卷积神经网络模型对待检测虹膜图像进行特征提取，得到待检测虹膜图像对应的特征向量；S4、将S3得到的待测虹膜图像对应的特征向量输入至S1得到的分类器中，计算所述特征向量属于活体虹膜图像的概率值，当所述概率值超过所预设的阈值，即可判定待检测的虹膜图像为活体。本发明的优点在于，避免虹膜设备遭受假体虹膜“攻陷”问题，使得虹膜识别设备具有更高的可靠性和安全性，增加了用户对虹膜识别设备使用的信心。 | ||
| 搜索关键词： | 虹膜图像 卷积神经网络 虹膜 假体 活体虹膜 特征向量 轻量 检测 虹膜识别 活体检测 分类器 图像 设备使用 特征提取 学习训练 网络权 概率 活体 预设 判定 样本 采集 | ||
【主权项】：
1.一种基于轻量卷积神经网络的虹膜活体检测方法，其特征在于，包括：S1、采集活体虹膜图像、假体虹膜图像样本，经卷积神经网络学习训练得到区分活体虹膜与假体虹膜图像的网络权重和分类器；S2、获取待检测的虹膜图像；S3、利用训练好的轻量卷积神经网络模型对待检测虹膜图像进行特征提取，得到待检测虹膜图像对应的特征向量；S4、将S3得到的待测虹膜图像对应的特征向量输入至S1得到的分类器中，计算所述特征向量属于活体虹膜图像的概率值，当所得概率值超过所预设的阈值，即可判定待检测的虹膜图像为活体。
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