[發明專利]打印虹膜檢測模型的訓練方法、打印虹膜檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202010219620.X
• 申請日: 2020-03-25
• 公開（公告）號: CN111507198A
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 張小亮;王秀貞;戚紀綱;楊占金;其他發明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 北京萬里紅科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京鉦霖知識產權代理有限公司 11722
• 代理人: 李志新;劉亞平

1.一種打印虹膜檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述打印虹膜檢測模型應用于對打印虹膜的檢測，所述打印虹膜檢測模型的訓練方法包括：

獲取訓練集，其中，所述訓練集包括真體虹膜圖像和打印虹膜圖像；

基于虹膜檢測，得到所述訓練集中所述真體虹膜圖像的虹膜感興趣區域和所述打印虹膜圖像的虹膜感興趣區域，其中，所述真體虹膜圖像的虹膜感興趣區域包括真體虹膜圖像的虹膜和真體虹膜圖像的瞳孔，所述打印虹膜圖像的虹膜感興趣區域包括打印虹膜圖像的虹膜和打印虹膜圖像的瞳孔；

構建所述打印虹膜檢測模型；

基于所述真體虹膜圖像的虹膜感興趣區域和所述打印虹膜圖像的虹膜感興趣區域，訓練所述打印虹膜檢測模型。

2.根據權利要求1所述的打印虹膜檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述構建所述打印虹膜檢測模型包括：

基于一個3*3普通卷積層、三個瓶頸結構、四個最大池化層、一個1*1卷基層，以及一個均值池化層，構建所述打印虹膜檢測模型。

3.根據權利要求1所述的打印虹膜檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述基于所述真體虹膜圖像的虹膜感興趣區域和所述打印虹膜圖像的虹膜感興趣區域，訓練所述打印虹膜檢測模型包括：

基于所述真體虹膜圖像的虹膜感興趣區域和所述打印虹膜圖像的虹膜感興趣區域，對所述打印虹膜檢測模型進行訓練；

當基于損失函數得到的損失值小于或等于第一閾值時，完成對所述打印虹膜檢測模型的訓練，其中，所述損失函數根據交叉熵損失函數和中心損失函數而確定。

4.根據權利要求3所述的打印虹膜檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述損失函數根據交叉熵損失函數和中心損失函數而確定，包括：

將所述中心損失函數與預設參數的乘積，再與所述交叉熵損失函數的和，確定為所述損失函數，其中，所述中心損失函數為：

m表示所述虹膜圖像的類別總數；表示第i個類別的中心；

所述交叉熵損失函數為：

m表示所述虹膜圖像的類別總數；n表示輸入層特征層數量；e^y＝W^T*x+b，W^T為要訓練的參數矩陣，x為輸入的數據矩陣，b為偏置選項。

5.根據權利要求1所述的打印虹膜檢測模型的訓練方法，其特征在于，

所述打印虹膜檢測模型的訓練方法還包括：對所述真體虹膜圖像和所述打印虹膜圖像進行預處理，其中，所述預處理包括以下至少一種，調節圖像亮度、調整圖像尺寸和增加圖像噪聲；

基于所述真體虹膜圖像的虹膜感興趣區域和所述打印虹膜圖像的虹膜感興趣區域，訓練所述打印虹膜檢測模型，還包括：基于經過預處理后的所述真體虹膜圖像的虹膜感興趣區域和所述打印虹膜圖像的虹膜感興趣區域，訓練所述打印虹膜檢測模型。

6.一種打印虹膜檢測方法，其特征在于，所述打印虹膜檢測方法包括：

獲取待檢測虹膜圖像；

基于虹膜檢測，得到所述待檢測虹膜圖像的虹膜感興趣區域，其中，所述虹膜感興趣區域包括虹膜和瞳孔；

將所述虹膜感興趣區域輸入至打印虹膜檢測模型，獲取所述待檢測虹膜圖像的檢測結果，其中，所述打印虹膜檢測模型為權利要求1至5中任一項所述的打印虹膜檢測模型；

基于所述檢測結果，確定所述待檢測虹膜圖像是否屬于打印虹膜。

7.根據權利要求6所述的打印虹膜檢測方法，其特征在于，所述基于所述檢測結果，確定所述待檢測虹膜圖像是否屬于打印虹膜，包括：

若所述檢測結果為打印虹膜的概率大于真體虹膜的概率，則判斷所述打印虹膜的概率是否大于第二閾值；

若所述打印虹膜的概率大于所述第二閾值，則確定所述待檢測虹膜圖像屬于打印虹膜；

若所述打印虹膜的概率小于或等于所述第二閾值，則確定所述待檢測虹膜圖像不屬于打印虹膜。