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题名基于集成学习的虹膜分割算法
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作者
孙佳倩
朱金荣
张小宝
张云恺
龚卫娟
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机构
扬州大学物理科学与技术学院
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出处
《电子科技》
2025年第3期88-94,共7页
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基金
国家自然科学基金(61802336)。
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文摘
针对虹膜图像在分割过程中细节分割不准确、边界分割不圆滑以及易受噪声影响等问题,文中提出了一种基于集成学习的虹膜分割算法。相较于传统集成学习算法,文中算法基于皮尔森系数法选择合适的模型作为基学习器,从而提高了集成学习的性能。选用U^(2)-Net、DeepLabv3+以及PSPNet作为同质个体学习器在CASIA-Iris-Interval数据集上进行训练,并预测得到对应的虹膜分割预测结果。对预测结果进行CLAHE和Gamma校正等图像增强操作得到新的预测结果图,选取加权平均法作为集成算法将基学习器的预测结果进行集成学习,从而得到最终的虹膜分割预测结果。测试结果表明,在3个不同的评估指标下,相较于基学习器,所提算法的准确率提升了1%,平均交并比提升了3.8%,宏平均分数提升了2.4%,视觉效果和客观评价指标均有所提升。
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关键词
虹膜分割
集成学习
学习器
U^(2)-Net
DeepLabv3+
PSPNet
皮尔森系数法
图像处理
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Keywords
iris egmentation
integrated learning
learner
U^(2)-Net
DeepLabv3+
PSPNet
Pearson coefficient method
image processing
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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