2021

摘要

AE学习内部特征（IFL）估计具有不同偏移和旋转的类内手指静脉图像的期望
孪生学习外部特征（EFL）学习类间特征表示

引言

传统方法虽然在一定程度上提取了手指静脉的有效特征，但仍不能解决不同个体间的图像变化问题（就是说那些传统的通过制定规则一次性出结果的方法，更希望类内差异很小，毕竟就是拿一个算子去计算结果，泛化性较差吧；而深度学习更希望有一些类内差异，好让他学习的不重复更丰富，就是追求类内丰富性咯）
近年来，由于计算能力的提高，基于深度学习的图像识别方法正被应用于手指静脉领域。然而，这些模型被设计用来学习类间的差异，而忽略了类内的差异，导致对有变化的图像的性能下降（类内差异太大深度学习也犯难了，本质上还是和SVM很像，类内多样性会有个阈值范围的样子，超出这个度，就会被判断成异类，导致效果下降）。
本文则是训练时区分同类异类的处理，同类AE学，异类孪生学，将学到的嵌入计算距离，同时送进linear验证（就是匹配＋分类？）
（还有就是没明白原文说孪生是和AE固定相同id相反，是随机取id，那到底是完全随机可能会有同类的样子，还是就固定异类对呢？）
（以及训练时划分的这么严格，对测试有泛化性吗，测试咋搞啊？）

方法

在捕捉手指静脉的过程中，轻微的偏移和旋转是普遍存在，导致了较大的类内距离（那数据增强。。。）
对于类间，其实就是随机取样，同类距离尽可能小，异类距离尽可能大

（这个意思难道是这个匹配度s只计算同类的吗，毕竟IF只有同类样本对啊）
（但是后面又有这个损失，那异类的时候损失是logs，这个s咋算啊，s里面的IFi和IFj哪来的？）

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