ABSTRACT Sclera segmentering avslöjas vara av anmärkningsvärd betydelse för okulära biometriska. Det viktigaste steget för biometriska igenkänningsmetoder är segmenteringen av området av intresse, dvs. skleran i vårt fall. Den sklera segmenteringsprocessen spelar en avgörande roll för att bibehålla noggrannheten i de sklerabaserade erkännandesystemen genom att begränsa felen. Men exakt sklera segmentering i bilder från olika sensorer i en verklig miljö är ganska utmanande på grund av mättade och / eller defokuserade kärlmönster och kärlets struktur, som har komplexa icke-linjära deformationer på grund av flerskiktade sklera. Med utvecklingen av djupt lärande algoritmer, studier som är baserade på sklera segmentering med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNNs) har uppnått lovande resultat för sclera erkännande. Tidigare CNN-baserade metoder är dock baserade på de upprepade subsampling stadier av convolution steg, eller rumslig pooling leder till att förlora mycket av den finare bildstrukturen som avsevärt minskar den totala prestandan i uppgifter, såsom semantisk segmentering. I detta dokument presenterar vi Sclera-Net, en rest encoder och dekoder nätverk som utnyttjar identitet och icke-identitet kartläggning resterande hoppa anslutningar för att dra nytta av högfrekvent information från tidigare skikt av både kodare och dekoder nätverk för att bestämma exakt sklera regionen samt andra okulära regioner. På detta sätt kan den finare bildstrukturen som gick förlorad på grund av upprepad subsampling under konvolution och poolning återanvändas med hjälp av kvarvarande hoppa anslutningar för att förbättra den totala prestandan. Dessutom förbättrar inte det föreslagna Sclera-Net kostnaderna för att öka djupet, komplexiteten eller antalet parametrar. Vi utförde omfattande experiment och uppnådde optimal prestanda inte bara på sclera-dataset utan även på iris-dataseten. I synnerhet uppnådde vi en lika stor felfrekvens och genomsnittlig F1-poäng på 0,0093 respektive 96.2421, på den utmanande SBVPI-databasen, som är det bäst rapporterade resultatet hittills. INDEX TERMS Sclera igenkänning, sklera segmentering, konvolutionella neurala nätverk, semantisk segmentering, kvarvarande anslutningar, kodare-dekoder nätverk, djupt lärande.
REF har föreslagit en restenhet baserad kodkodare nätverk för sklera segmentering och därmed liknar vårt arbete som en ryggrad struktur.
Sclera-Net: Accurate Sclera Segmentation in Various Sensor Images Based on Residual Encoder and Decoder Network
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}