典型文献
基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法
文献摘要：
针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题,提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法.首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位,再利用瞳孔、虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位.同时,使用K-means++聚类算法生成先验框;使用快速soft-DIoU-NMS算法去除预测过程冗余框,提高算法检测率;使用Focal Loss作为类别损失函数.对比实验结果表明,该算法运行速度更快,定位准确率更高,识别算法的效果更明显.
文献关键词：
虹膜定位;YoloV4;快速soft-DIoU-NMS算法;K-means++聚类
中图分类号：
作者姓名：
杨亚男;朱晓冬;刘元宁;朱琳;董霖
作者机构：
吉林大学 符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春 130012;吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012
文献出处：
引用格式：
[1]杨亚男;朱晓冬;刘元宁;朱琳;董霖-.基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法)[J].吉林大学学报（理学版）,2022(02):369-380
A类：
B类：
YoloV4,虹膜定位,定位算法,准确定位,MobileNetV3,外圆,粗定位,瞳孔,巩膜,灰度,精定位,means++,聚类算法,先验框,soft,DIoU,NMS,检测率,Focal,Loss,损失函数,运行速度,定位准确率,识别算法
AB值：
0.376001
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