Abstract-Användningen av iris som en biometrisk egenskap används i stor utsträckning på grund av dess höga grad av distinktion och unikhet. Numera är en av de stora forskningsutmaningarna beroende av erkännandet av irisbilder som erhållits i synligt spektrum i oinskränkta miljöer. I detta scenario påverkas den förvärvade irisen av fångstavstånd, rotation, oskärpa, rörelseoskärpa, låg kontrast och spegelreflektion, vilket skapar ljud som stör irisigenkänningssystemen. Förutom att avgränsa iris regionen, vanligtvis förbehandling tekniker såsom normalisering och segmentering av bullriga iris bilder används för att minimera dessa problem. Men dessa tekniker stöter oundvikligen på vissa fel. I detta sammanhang föreslår vi användning av djupa representationer, mer specifikt, arkitekturer baserade på VGG och ResNet-50 nätverk, för att hantera bilder som använder (och inte) iris segmentering och normalisering. Vi använder överföringslärande från ansiktsdomänen och föreslår även en specifik dataförstärkningsteknik för irisbilder. Våra resultat visar att metoden med icke-normaliserade och endast cirkeldefinierade iris-bilder når ett nytt toppmodernt i NICE:s officiella protokoll.II-tävlingen, en delmängd av UBIRIS-databasen, en av de mest utmanande databaserna om okonsekventa miljöer, rapporterar en genomsnittlig Equal Error Rate (EER) på 13,98% som representerar en absolut minskning på cirka 5%.
Zanlorensi m.fl. REF utvärderade effekterna av segmenteringen för bullerborttagande och normalisering när djupa representationer extraherades från irisbilderna.
The Impact of Preprocessing on Deep Representations for Iris Recognition on Unconstrained Environments
{'venue': '2018 31st SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI)', 'journal': '2018 31st SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}