UniNet-Pytorch：精准通用的虹膜识别深度学习框架

简介：
简介：UniNet-Pytorch是一款专为虹膜识别设计的深度学习框架，提供高精度、高性能和易于使用的特性，适用于广泛的科研与应用需求。 UniNet-Pytorch 是一个基于 PyTorch 的虹膜识别深度学习框架，旨在实现更准确的虹膜特征匹配与识别功能。该框架参考了 Zhao Zijing 和 Ajay Kumar 在 2017 年国际计算机视觉会议（ICCV）上发表的研究成果“使用深度学习的空间对应特征实现更准确的虹膜识别”。为了运行 UniNet-Pytorch，需要安装 Python 3.6、Torch 1.0 及以上版本、Torchvision 0.2.2 或更高版本以及 OpenCV3.4。此外，可选地可以使用 Caffe 和 tqdm 库。 UniNet-Pytorch 的代码结构包括 ICCV17 版本的源代码和 Caffe 模型文件。框架还提供了一个脚本 `caffemodel2pth.py` 用于将网络参数从 caffemodel 格式转换为 PyTorch pth 文件格式，以便在 UniNet 中使用。 此外，该库还包括一个虹膜图像标准化工具 normalize_tool.py。此工具允许用户通过点击标记虹膜边界，并绘制至少三个点来确定瞳孔位置的方式进行操作。“q”键用于确认选择，“其他按键”则取消当前的选择与调整。