步驟：

1. 問題定義：

如何識別虹膜，即需識別哪些圖片是虹膜，不同的虹膜之間有哪些區別，哪些是真的虹膜，哪些是照片等，如何識別同一個人的不同狀態時的虹膜。

2. 確定評估標準：

判斷出是真的虹膜的準確率需達標，以及判斷出是同一個人的虹膜的準確率需達標。程序相關指標須達到TAR （True Accept Rate）= ** @ FAR（False Accept Rate）=0.00100

3.確定Baseline和Target：

（1）檢測率：識別正確的虹膜/圖中所有的虹膜。檢測率越高，代表檢測模型效果越好。

（2）誤檢率：識別錯誤的虹膜/識別出來的虹膜。誤檢率越低，代表檢測模型效果越好。

（3）漏檢率：未識別出來的虹膜/圖中所有的虹膜。漏檢率越低，代表檢測模型效果越好。

（4）速度：從采集圖像完成到虹膜檢測完成的時間。時間越短，檢測模型效果越好。

4.模型訓練：

如：1.CASIA虹膜圖像數據庫。給程序提供大量的虹膜進行掃描，記憶，辨別。

5.模型評估/再訓練：

利用自己設計的模型進行訓練，與標準的訓練結果進行對比，找出問題所在，對現存模型進行改進，直到達標。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的卷积神经网络应用（虹膜识别）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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