Under de senaste åren har iris-igenkänningssystemet fått allt större acceptans för applikationer som passerkontroll och smartphone-säkerhet. När bilder av iris erhålls under oöverskådliga förhållanden, orsakas en fråga om underminerad kvalitet av optisk och rörelse oskärpa, off-angle vy (användarens ögon ser någon annanstans, inte in i framsidan av kameran), spegelreflektion (SR) och andra faktorer. Sådana bullriga irisbilder ökar intraindividuella variationer och minskar därmed precisionen i irisigenkänningen. En typisk iris igenkänningssystem kräver en nära-infraröd (NIR) belysning tillsammans med en NIR-kamera, som är större och dyrare än fingeravtryck igenkänningsutrustning. Därför har många studier föreslagit metoder för att använda irisbilder tagna av en synlig ljuskamera utan behov av ytterligare belysning. I denna forskning föreslår vi en ny igenkänningsmetod för bullriga iris- och okulärbilder genom att använda en iris och två periokulära regioner, baserade på tre konvolutionella neurala nätverk (CNN). Experiment genomfördes med hjälp av den bullriga iris challenge evaluation-del II (NICE.II) utbildningsdatauppsättningen (valdes från universitetet i Beira iris (UBIRIS).v2-databasen, databasen för mobil iris challenge evaluation (MICHE) och institutet för automatisering av den kinesiska vetenskapsakademin (CASIA)-Iris-distansdatabasen. Som ett resultat av detta har den metod som föreslås i denna studie överträffat tidigare metoder.
Lee och Al. REF använde CNN-metoden för att öka igenkänningsnoggrannheten hos systemet för irisigenkänning som använder de bullriga irisbilderna som indata.
Noisy Ocular Recognition Based on Three Convolutional Neural Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}