Abstract-This paper är baserad på en störande hypotes för periokulära biometriska-in synliga-ljusdata, igenkänningen prestanda optimeras när komponenterna inne i den okulära globen (iris och sklera) helt enkelt kastas, och igenkännarens svar är uteslutande baserat på information från omgivningen i ögat. Som en stor nyhet beskriver vi en processkedja baserad på konvolution neurala nätverk (CNN) som definierar de regioner-av-intresse i indata som bör privilegieras på ett implicit sätt, d.v.s. utan att maskera ut några områden i inlärning/test prover. Genom att använda en okulär segmenteringsalgoritm uteslutande i inlärningsdata, separerar vi okuläret från de periokulära delarna. Sedan producerar vi en stor uppsättning av "multi-class" konstgjorda prover, genom att interchange de periokulära och okulära delarna från olika ämnen. Dessa prover används för dataförstärkningsändamål och mata inlärningsfasen av CNN, alltid med tanke på att märka ID för den periokulära delen. På detta sätt, för varje periokulärt område, CNN får flera prover av olika okulära klasser, tvingar den att dra slutsatsen att sådana regioner inte bör beaktas i sitt svar. Under testfasen tillhandahålls prover utan segmenteringsmask och nätverket bortser naturligtvis från de okulära komponenterna, vilket bidrar till att förbättra prestandan. Våra experiment utfördes i fullständiga versioner av två allmänt kända datamängder (UBIRIS.v2 och FRGC) och visar att den föreslagna metoden konsekvent förbättrar hjärtstatusen i den slutna världen, minskar EER i ca 82% (UBIRIS.v2) och 85% (FRGC) och förbättrar Rank-1 över 41% (UBIRIS.v2) och 12% (FRGC).
Proença m.fl. I REF föreslogs ett periokulärt erkännande utan regionerna iris och sklera baserat på djupinlärningsmetod.
Deep-PRWIS: Periocular Recognition Without the Iris and Sclera Using Deep Learning Frameworks
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}