面向掌紋掌靜脈識別網(wǎng)絡輕量化的非對稱雙模態(tài)融合方法

摘要： 深度學習已在掌紋掌靜脈領域廣泛應用，但隨著任務使用場景的不斷微型化、終端化，現(xiàn)有的深度學習模型往往難以在算力匱乏、內(nèi)存有限的邊緣設備上順利部署。本文基于知識蒸餾方法提出了輕量化的掌紋掌靜脈識別網(wǎng)絡。根據(jù)模態(tài)特征提取復雜程度，為掌紋與掌靜脈模態(tài)分別選用不同的網(wǎng)絡深度。在常規(guī)知識蒸餾方法中引入新設計的模態(tài)特征損失函數(shù)，強化教師模型對各模態(tài)特征提取的指導作用。實驗結果表明，該方法有效... （共9頁）