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任意分辨率下的自适应深度虹膜特征提取器
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种针对任意分辨率的虹膜识别的深度特征提取器，通过自动切换网络实现了分辨率自适应的特征提取，并应用于三个传统神经网络模型，提高了低分辨率下的识别性能。
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关键要点
- 提出了一种针对任意分辨率的虹膜识别的深度特征提取器。
- 采用不同分辨率的图像进行训练以提高模型的鲁棒性。
- 通过自动切换网络实现了分辨率自适应的特征提取。
- 该方法应用于三个传统神经网络模型。
- 实验结果表明该方法提高了低分辨率下的识别性能。
- 同时保持了高分辨率下的识别性能。
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