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利用基于CNN的优越虹膜分割技术以提高识别精度

DOI：10.1016/j.patrec.2018.12.021 期刊：Pattern Recognition Letters 出版年份：2019 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 基于卷积神经网络的虹膜分割方法在分割误差指标上已被证明优于传统虹膜分割技术。若要在传统生物识别系统中合理应用这些方法，需要根据生成的分割结果对虹膜进行参数化处理，以获取通常用于特征提取的标准化虹膜纹理。这仍是一个尚未解决的问题。我们将提出一种针对CNN分割结果的参数化方法，从而弥合基于CNN的分割与橡胶板变换之间的差距。该参数化方案使CNN分割能作为完整分割步骤应用于常规虹膜生物识别系统，或者也可将分割结果用作其他分割方法的噪声掩模。这两种方案都将进行评估。
作者： Heinz Hofbauer，Ehsaneddin Jalilian，Andreas Uhl
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

介绍一种对基于CNN的虹膜分割进行参数化的方法，使其能够应用于传统生物特征识别系统，弥合CNN分割与橡皮板变换之间的差距，并评估其相对于传统方法的性能。

研究成果

所提出的参数化方法在所有测试数据库中均表现良好，未出现任何故障?；贑NN的分割方法在低质量和困难数据库上优于传统方法，但在高质量正面采集的近红外图像上则被超越。将CNN分割作为噪声掩模在某些情况下能改进传统方法，但对于极高质量或极困难的记录则无效。

研究不足

该方法在传统分割方法表现优异的极高质量虹膜图像上可能效果不佳。它依赖圆形参数化处理，对于非正角度拍摄中的椭圆形状可能处理欠佳。基于CNN的分割会丢失传统方法中使用的纹理信息。

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