基于伪标签半监督学习的刷耳身份识别方法

本发明属于身份识别领域，公开了基于伪标签半监督学习的刷耳身份识别方法，包括：1，构建用于训练的数据集以及对数据集进行标注，获得有标签训练集、无标签训练集及有标签验证集；S2，确定需要使用的卷积神经网络模型，并将其训练流程与检测流程根据改进后的算法和识别原理进行修改；S3，采用改进的MeanTeacher算法对卷积神经网络模型进行训练，获得训练好的神经网络模型；S4，使用训练好的神经网络模型对待识别的人耳图像进行计算，获得特征向量；S5，采用最近邻搜索算法将S4中获得的特征向量与已经录入数据库中需要用于识别的人耳特征向量进行匹配，实现端到端的人耳身份识别。本发明显著提升了小型目标和尾部类别的检测性能。