Abstract-The term periocular hänvisar till ansiktsregionen i omedelbar närhet av ögat. Förvärv av den periokulära biometriska förväntas kräva mindre subjekt samarbete samtidigt tillåta ett större fält jämfört med traditionella okulära biometriska egenskaper (viz., iris, näthinnan, och sklera). I detta arbete undersöker vi möjligheten att använda den periokulära regionen som ett biometriskt drag. Global och lokal information extraheras från den periokulära regionen med hjälp av textur och punktoperatörer vilket resulterar i en funktion som representerar och matchar denna region. Ett antal aspekter studeras i detta arbete, inklusive 1) effektiviteten av att införliva ögonbrynen, 2) användning av sidoinformation (vänster eller höger) i matchning, 3) manuella kontra automatiska segmenteringsscheman, 4) lokala kontra globala funktionsextraktionsprogram, 5) fusion av ansikte och periokulära biometriska, 6) användning av periokulära biometriska i delvis ockluderade ansiktsbilder, 7) effekt av att dölja ögonbrynen, 8) effekt av pose variation och ocklusion, 9) effekt av maskering av iris och ögonregionen, och 10) effekt av mall åldrande på matchande prestanda. Experimentella resultat visar en rang-en igenkänning noggrannhet på 87,32% med 1136 sond och 1136 galleri periokulära bilder tagna från 568 olika ämnen (2 bilder/ämne) i Face Recognition Grand Challenge (version 2.0) databas med fusion av tre olika tändstickor.
Ett annat intressant arbete REF, som är en förlängning av den första papper, har i stor utsträckning presenterat resultat med olika aspekter av periokulärt erkännande som inkluderar roll ögonbryn, vänster eller höger öga information bidrag, manuell eller automatisk segmentering effekter, lokala och globala funktion effektivitet, prestanda uppnås genom fusion med ansikte och periokulära biometriska, nedbrytning på grund av partiell ocklusion över ansiktsbilder, effekten av att dölja ögonbrynen, effekten av att maskera iris och ögonregionen och analysera effekten av pose variation och ocklusion.
Periocular Biometrics in the Visible Spectrum
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}