[发明专利]基于迁移学习的小样本分类模型构造方法及虹膜分类应用有效
| 申请号： | 202010053032.3 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111242063B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 陈健美;王玉玺;王国辉 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06V40/18 | 分类号： | G06V40/18;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/096;G06N3/082 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于迁移学习的小样本分类模型构造方法及利用该方法所构造的小样本分类模型在虹膜图像分类上的应用，基于VGG16模型迁移学习，构造ICP‑VGG模型；根据虹膜图像任务配置自定义网络中全连接层的的激活函数，Dropout层的dropout比率；微调网络，设置模型训练相关参数；获取小样本虹膜数据集，对该数据集进行数据预处理和数据增强；训练和验证模型，输出识别结果图像；本发明所提出的方法能将深度学习模型更好地应用在小样本虹膜领域中，降低过拟合，提高识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 样本 分类 模型 构造 方法 虹膜 应用 | ||
【主权项】：
暂无信息
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