Abstract-I detta arbete testar vi förmågan av djupinlärning metoder för att ge en end-to-end kartläggning mellan låg-och högupplösta bilder tillämpa den på iris igenkänning problem. Här föreslår vi användning av två djupt lärande enbild super-upplösning metoder: Stacked Auto-Encoders (SAE) och Convolutional Neural Networks (CNN) med så lätt struktur som möjligt för att uppnå snabb hastighet, bevara lokal information och minska artefakter på samma gång. Vi validerar metoderna med en databas på 1.872 nära infraröda iris-bilder med kvalitetsbedömning och igenkänningsexperiment som visar överlägsenheten i djupinlärningsmetoder jämfört med de jämförda algoritmerna.
Ribeiro m.fl. I REF föreslogs två djuplärande strukturer för irisigenkänning: staplade autokodare (SAE) och CNN.
Exploring deep learning image super-resolution for iris recognition
{'venue': '2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'journal': '2017 25th European Signal Processing Conference (EUSIPCO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}