ABSTRACT Iris erkännande hänvisar till den automatiserade processen att känna igen individer baserat på deras iris mönster. Den till synes stokastiska karaktären hos iris stroma gör det till en distinkt signal för biometriskt erkännande. De texturala nyanserna av en individs iris mönster kan effektivt extraheras och kodas genom att projicera dem på Gabor wavelets och omvandla efterföljande phasor svar till en binär kod - en teknik som banats väg av Daugman. Denna textural deskriptor har observerats vara en robust funktionsdeskriptor med mycket låga falska matchningsfrekvenser och låg beräknings komplexitet. De senaste framstegen inom djupinlärning och datorseende visar dock att generiska deskriptorer som extraheras med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN) kan representera komplexa bildegenskaper. Med tanke på de överlägsna prestanda CNNs på ImageNet storskalig visuell igenkänning utmaning och ett stort antal andra datorseende uppgifter, i detta papper, utforskar vi prestanda av state-of-the-art förtränade CNNs på iris igenkänning. Vi visar att de off-the-shelf CNN funktioner, medan ursprungligen tränas för att klassificera generiska objekt, är också extremt bra på att representera iris bilder, effektivt extrahera diskriminerande visuella funktioner och uppnå lovande igenkänningsresultat på två iris datauppsättningar: ND-CrossSensor-2013 och CASIA-IrisThousand. Vi diskuterar också utmaningarna och framtida forskningsinriktningar när det gäller att utnyttja djupinlärningsmetoder för problemet med irisigenkänning. INDEX TERMS Iris-igenkänning, biometriska kännetecken, djupinlärning, konvolutionella neurala nätverk.
I ett verk av Nguyen et al. REF, off-the-shälf vikter utforskas som funktionsextraktorer för uppgiften att iris erkännande.
Iris Recognition With Off-the-Shelf CNN Features: A Deep Learning Perspective
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}