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面向掌纹掌静脉识别网络轻量化的非对称双模态融合方法
1
作者
林孙旗
徐家梦
+2 位作者
郑瑜杰
王翀
王军
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期1190-1198,共9页
深度学习已在掌纹掌静脉领域广泛应用,但随着任务使用场景的不断微型化、终端化,现有的深度学习模型往往难以在算力匮乏、内存有限的边缘设备上顺利部署。本文基于知识蒸馏方法提出了轻量化的掌纹掌静脉识别网络。根据模态特征提取复杂...
深度学习已在掌纹掌静脉领域广泛应用,但随着任务使用场景的不断微型化、终端化,现有的深度学习模型往往难以在算力匮乏、内存有限的边缘设备上顺利部署。本文基于知识蒸馏方法提出了轻量化的掌纹掌静脉识别网络。根据模态特征提取复杂程度,为掌纹与掌静脉模态分别选用不同的网络深度。在常规知识蒸馏方法中引入新设计的模态特征损失函数,强化教师模型对各模态特征提取的指导作用。实验结果表明,该方法有效协调了模型大小与性能,为边缘计算环境下的生物特征识别技术提供了一种有效的解决方案。
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关键词
深度学习
生物特征
识别
掌纹掌脉识别
多模态网络
知识蒸馏
模型压缩
卷积神经网络
类激活图
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职称材料
题名
面向掌纹掌静脉识别网络轻量化的非对称双模态融合方法
1
作者
林孙旗
徐家梦
郑瑜杰
王翀
王军
机构
宁波大学信息科学与工程学院
中国矿业大学信息与控制工程学院
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第5期1190-1198,共9页
基金
科技部科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0107300)
宁波市自然科学基金项目(20221JCGY010068)
中国创新挑战赛(宁波)项目(2022T001).
文摘
深度学习已在掌纹掌静脉领域广泛应用,但随着任务使用场景的不断微型化、终端化,现有的深度学习模型往往难以在算力匮乏、内存有限的边缘设备上顺利部署。本文基于知识蒸馏方法提出了轻量化的掌纹掌静脉识别网络。根据模态特征提取复杂程度,为掌纹与掌静脉模态分别选用不同的网络深度。在常规知识蒸馏方法中引入新设计的模态特征损失函数,强化教师模型对各模态特征提取的指导作用。实验结果表明,该方法有效协调了模型大小与性能,为边缘计算环境下的生物特征识别技术提供了一种有效的解决方案。
关键词
深度学习
生物特征
识别
掌纹掌脉识别
多模态网络
知识蒸馏
模型压缩
卷积神经网络
类激活图
Keywords
deep learning
biometrics
palm print and vein recognition
multimodal network
knowledge distillation
model compression
convolutional neural network
class activation map
分类号
TP30 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
面向掌纹掌静脉识别网络轻量化的非对称双模态融合方法
林孙旗
徐家梦
郑瑜杰
王翀
王军
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024
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