[发明专利]基于联邦学习的虹膜图像特征提取方法、系统和装置有效
| 申请号： | 202011581741.5 | 申请日： | 2020-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN112668472B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 骆正权;孙哲南;王云龙 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06F21/60;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576 | 代理人： | 郭文浩;尹文会 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种基于联邦学习的虹膜图像特征提取方法、系统和装置，旨在解决现有的虹膜特征提取模型无法兼顾隐私保护和多方合作，且单纯地堆叠虹膜数据进行模型训练无法提升模型的识别性能的问题。本发明通过获取本地虹膜数据集的本地虹膜特征，进而生成本地特征三元组和本地三元损失，于第三方计算瓦瑟斯坦联邦三元损失函数根据瓦瑟斯坦联邦三元损失函数更新本地平台的虹膜图像特征提取网络并用新的虹膜图像特征提取网络提取新虹膜图像特征。本发明利用不同来源的虹膜特征在特征空间中的分布特性和规律，辅助自身模型训练，使得抽取出的特征具备更好的可区分性，从而提升各个合作方的虹膜特征表达能力和识别准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 虹膜 图像 特征 提取 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
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