Iris är en av de populära biometriska kännetecken som ofta används för identitetsautentisering. Olika funktioner har använts för att utföra iris igenkänning i det förflutna. De flesta av dem är baserade på handgjorda funktioner utformade av biometriska experter. På grund av enorm framgång med djupt lärande i datorseende problem, har det funnits en hel del intresse för att tillämpa funktioner som lärts av konvolutionella neurala nätverk på allmän bildigenkänning till andra uppgifter såsom segmentering, ansiktsigenkänning och objektdetektering. I detta dokument har vi undersökt tillämpningen av djupa funktioner som utvunnits ur VGG-Net för iris erkännande. Det föreslagna systemet har testats på två välkända irisdatabaser och har visat lovande resultat med den bästa noggrannheten på 99,4 %, vilket överträffar det tidigare bästa resultatet.
Minaee m.fl. REF undersökte också användningen av djupgående konvolutionella funktioner för irisigenkänning.
An experimental study of deep convolutional features for iris recognition
{'venue': '2016 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB)', 'journal': '2016 IEEE Signal Processing in Medicine and Biology Symposium (SPMB)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}