Tidigare arbete på iris igenkänning fokuserade på antingen synligt ljus (VL), nära-infraröd (NIR) avbildning, eller deras fusion. Ett begränsat antal verk har dock undersökt korsspektral matchning eller jämfört iris biometriska prestanda under både VL- och NIR-spektrum med oregistrerade irisbilder tagna från samma ämne. Såvitt vi vet är detta det första arbetet som föreslår ett ramverk för korsspektral iris matchning med oregistrerade iris bilder. I detta syfte föreslås tre deskriptorer, nämligen Gabor-differentiering av Gaussian (G-DoG), Gabor-binarized statistisk bildfunktion (G-BSIF) och Gabor-multi-scale Weberface (G-MSW) för att uppnå robust korsspektral iris matchning. Dessutom utforskar vi skillnaderna i irisigenkänningsprestanda över VL- och NIR-spektra. Experimenten utförs på UTIRIS databas som innehåller iris bilder förvärvade med både VL och NIR spektra för samma ämne. Experimentella resultat och jämförelseresultat visar att den föreslagna ramen uppnår toppmodern korsspektral matchning. Dessutom tyder resultaten på att VL- och NIR-bilderna ger kompletterande funktioner för irismönstret och deras fusion förbättrar i synnerhet igenkänningsprestandan.
Abdullah m.fl. REF använde ett 1D-logg-Gabor-filter med tre olika deskriptorer, nämligen Gabor-skillnaden mellan Gaussian (G-DoG), Gabor binarized statistisk bildfunktioner (G-BSIF) och Gabor multiscale weberface (G-MSW) för att öka matchningsnoggrannheten.
A novel framework for cross-spectral iris matching
{'venue': 'IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications', 'journal': 'IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}