典型文献
基于轻量型网络的唇纹识别算法研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
深度学习;卷积神经网络;特征提取;唇纹识别;图像识别
中图分类号：
作者姓名：
周洪成;韦静;牛犇
作者机构：
金陵科技学院电子信息工程学院,江苏南京 211169;盐城工学院机械工程学院,江苏盐城 224002
文献出处：
引用格式：
[1]周洪成;韦静;牛犇-.基于轻量型网络的唇纹识别算法研究)[J].盐城工学院学报（自然科学版）,2022(04):45-50
A类：
唇纹识别,LNet
B类：
轻量型网络,识别算法,算法研究,身份信息,身份识别,公众安全,安全需求,中图,图像预处理,lightweight,network,参数计算,计算量,模型文件,可移植性,入原,原始数据,卷积层,自动提取,提取特征,特征信息,下采样,模型训练,图像特征提取,特征提取算法,测试集,识别率,图像识别
AB值：
0.370389
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