基于OTS-DNN的Matlab虹膜识别源码与模型

1. 概述 本文档提供了用于虹膜识别的深度神经网络（DNN）训练的MATLAB源代码和模型。该代码是基于ICB 2019论文"使用重训练的现成深度神经网络进行虹膜识别与图像分割"。源代码支持多种深度学习架构，并且附带了用于数据准备和模型训练的脚本。 2. 虹膜识别技术 虹膜识别是利用人眼虹膜的独特模式来进行个体识别的技术。该技术被认为是生物特征识别中精度较高的方法之一。随着深度学习的发展，DNN在虹膜识别中的应用越来越广泛，因其能自动提取和学习复杂的特征表示。 3. 深度学习架构 文档中提到的深度学习架构包括： - dilated-cnn：用于训练和测试前端和上下文模块的深度卷积神经网络。该网络由Yu和Koltun提出，使用空洞卷积来增加感受野，并通过这种方式来捕获更广泛的上下文信息。 - DRN（Dilated Residual Network）：一种用于训练扩张残差网络的脚本。这种网络结构由Yu、Koltun和Funkhouser提出，通过残差连接和空洞卷积的结合来提升网络对图像信息的捕捉能力。 - SegNet：一种用于训练和测试的深度卷积神经网络架构，最初是为图像分割任务设计的，但在虹膜识别任务中也表现出色。 4. 数据增强技术 - 增强.py：文档中还包含了一个数据增强脚本，用于增强训练数据集，通过数据增强可以提升模型的泛化能力，减少过拟合现象。 5. 模型训练与测试 源代码中包含了训练和测试DNN模型的脚本，用户需要根据自己的数据集配置路径和参数，进行模型的训练和测试。用户需要准备好相应的数据集，包括虹膜图像和相应的标签信息。 6. 使用说明 文档中提到，用户需要编辑脚本和程序以指向正确的数据路径。此外，文档还建议用户参考链接页面上提供的详细信息，以便更好地了解如何准备数据以及如何使用该代码。 7. 模型下载 用户可以从提供的链接下载经过训练的模型文件，这些模型包括： - dilated-cnn模型 - DRN模型 - SegNet模型 8. 标签与开源性质 本资源被标记为"系统开源"，表明该代码及模型是开源的，用户可以自由获取、使用、修改和分享代码和模型，为研究和开发提供便利。 9. 文件名称列表 压缩包子文件的文件名称列表显示为"iris-recognition-OTS-DNN-master"，这表明该资源为一个代码仓库的主分支，用户可以获取完整的项目代码。 10. 其他信息 由于源代码和模型是基于MATLAB平台开发的，用户需要安装相应的MATLAB环境以及深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox），才能顺利进行代码的运行和模型的训练。 总结，本文档提供的是一套完整的、经过ICB 2019论文验证的、基于MATLAB平台的虹膜识别深度学习系统。它包含多个深度学习架构，适用于图像分割和特征提取任务，并且支持用户自定义训练和测试。由于其开源的性质，该资源非常适合进行虹膜识别和相关领域的研究与开发工作。