論文の概要: IHashNet: Iris Hashing Network based on efficient multi-index hashing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03881v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 17:50:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:52:13.981149
• Title: IHashNet: Iris Hashing Network based on efficient multi-index hashing
• Title（参考訳）: ihashnet:効率的なマルチインデックスハッシュに基づくirisハッシュネットワーク
• Authors: Avantika Singh, Chirag Vashist, Pratyush Gaurav, Aditya Nigam, Rameshwar Pratap
• Abstract要約: インデックス構造と互換性のあるアイリスバーコード(IBC)にバイナライズされた実数値ディープアイリス特徴を用いたアイリスインデックス方式を提案する。 irisデータセットをインデックス化するために、我々はバイナリ機能をマルチインデックスハッシュスキームと互換性のある改良された機能に変換するロスを提案しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.540646692526348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Massive biometric deployments are pervasive in today's world. But despite the high accuracy of biometric systems, their computational efficiency degrades drastically with an increase in the database size. Thus, it is essential to index them. An ideal indexing scheme needs to generate codes that preserve the intra-subject similarity as well as inter-subject dissimilarity. Here, in this paper, we propose an iris indexing scheme using real-valued deep iris features binarized to iris bar codes (IBC) compatible with the indexing structure. Firstly, for extracting robust iris features, we have designed a network utilizing the domain knowledge of ordinal filtering and learning their nonlinear combinations. Later these real-valued features are binarized. Finally, for indexing the iris dataset, we have proposed a loss that can transform the binary feature into an improved feature compatible with the Multi-Index Hashing scheme. This loss function ensures the hamming distance equally distributed among all the contiguous disjoint sub-strings. To the best of our knowledge, this is the first work in the iris indexing domain that presents an end-to-end iris indexing structure. Experimental results on four datasets are presented to depict the efficacy of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: バイオメトリックの大規模展開は今日の世界に広まっている。 しかし、バイオメトリックシステムの精度は高いものの、その計算効率はデータベースサイズの増加とともに劇的に低下する。 したがって、それらをインデクシングすることが不可欠である。 理想的なインデクシングスキームは、サブジェクト内相似性とサブジェクト間相似性を保持するコードを生成する必要がある。 本稿では,実数値の深いアイリス特徴を用いたアイリス索引化手法を提案し,その索引化構造に適合するアイリスバー符号(IBC)をバイナライズする。 まず,ロバストな虹彩特徴を抽出するために,順序フィルタリングのドメイン知識を活用し,それらの非線形組み合わせを学習するネットワークを設計した。 その後、これらの実数値機能は二元化される。 最後に、irisデータセットをインデックス化するために、バイナリ機能をマルチインデックスハッシュスキームと互換性のある改良された機能に変換するロスを提案しました。 この損失関数は、全ての連続した部分弦の間に均等にハミング距離を分散させる。 我々の知る限りでは、これは、エンドツーエンドのアイリスインデックス構造を示すアイリスインデックス領域における最初の研究である。 提案手法の有効性を示すために, 4つのデータセットの実験結果を示した。

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