De senaste framstegen i datorseendet har öppnat nya horisonter för att distribuera biometriska igenkänningsalgoritmer i mobila och handhållna enheter. På liknande sätt är det nu mycket nödvändigt att erkänna iris i oinskränkta scenarier med exakthet. Dessa miljöer gör den förvärvade iris bild uppvisar ocklusion, låg upplösning, suddig, ovanlig glint, spökeffekt, och off-angles. De rådande segmenteringsalgoritmerna klarar inte av dessa begränsningar. På grund av att det nära infrarött (NIR) ljus inte är tillgängligt gör irisigenkänningen i synlig ljusmiljö dessutom iris-segmenteringen en utmaning med det synliga ljusets brus. Djupt lärande med konvolutionella neurala nätverk (CNN) har medfört ett betydande genombrott i olika tillämpningar. För att ta itu med iris segmentering problem i utmanande situationer med synligt ljus och nära-infrarött ljus kamerasensorer, föreslår detta papper ett tätt ansluten helt convolutional nätverk (IrisDenseNet), som kan bestämma den sanna iris gränsen även med sämre kvalitet bilder genom att använda bättre informationsgradient flöde mellan de täta blocken. I experimenten användes fem datauppsättningar av synligt ljus och NIR-miljöer. För synlig ljusmiljö, bullriga iris utmaning utvärdering del II (NICE-II valts från UBIRIS.v2 databas) och mobil iris utmaning utvärdering (MICHE-I) dataset användes. För NIR miljö, institutet för automation, kinesisk vetenskapsakademi (CASIA) v4.0 intervall, CASIA v4.0 avstånd, och IIT Delhi v1.0 iris dataset användes. Experimentella resultat visade den optimala segmenteringen av den föreslagna IrisDenseNet och dess utmärkta prestanda över befintliga algoritmer för alla fem datauppsättningar.
Arsalan m.fl. REF föreslog ett segmenteringsnätverk som använder hela bilden utan föregående förbehandling och kallade den IrisDenseNet, som kan bestämma den sanna iris gränsen även med sämre kvalitet bilder genom att använda förbättrad informationsgradient flöde mellan de täta blocken.
IrisDenseNet: Robust Iris Segmentation Using Densely Connected Fully Convolutional Networks in the Images by Visible Light and Near-Infrared Light Camera Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}