論文の概要: A fast and accurate iris segmentation method using an LoG filter and its zero-crossings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06176v1
• Date: Mon, 17 Jan 2022 02:10:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-21 08:35:42.845303
• Title: A fast and accurate iris segmentation method using an LoG filter and its zero-crossings
• Title（参考訳）: LoGフィルタとそのゼロクロスを用いた高速高精度アイリス分割法
• Authors: Tariq M. Khan, Donald G. bailey, Yinan Kong
• Abstract要約: 本稿では,ガウスフィルタのラプラシアン,領域成長,LoGフィルタのゼロ交叉に基づくアイリスの局所化を実現するためのハイブリッド手法を提案する。 提案手法は、MMUバージョン1.0、CASIA-IrisV1、CASIA-IrisV3-ランプの3つの公開データベースでテストされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.277447144331876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a hybrid approach to achieve iris localization based on a Laplacian of Gaussian (LoG) filter, region growing, and zero-crossings of the LoG filter. In the proposed method, an LoG filter with region growing is used to detect the pupil region. Subsequently, zero-crossings of the LoG filter are used to accurately mark the inner and outer circular boundaries. The use of LoG based blob detection along with zero-crossings makes the inner and outer circle detection fast and robust. The proposed method has been tested on three public databases: MMU version 1.0, CASIA-IrisV1 and CASIA-IrisV3- Lamp. The experimental results demonstrate the segmentation accuracy of the proposed method. The robustness of the proposed method is also validated in the presence of noise, such as eyelashes, a reflection of the pupil, Poisson, Gaussian, speckle and salt-and-pepper noise. The comparison with well-known methods demonstrates the superior performance of the proposed method's accuracy and speed.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウスフィルタ(LoG)のラプラシアン,領域成長,LoGフィルタのゼロ交叉に基づくアイリスの局所化を実現するためのハイブリッド手法を提案する。 提案手法では, 瞳孔領域を検出するために, 領域が成長するLoGフィルタを用いる。 その後、LoGフィルタのゼロクロスは、内側および外側の円形境界を正確にマークするために使用される。 LoGベースのブロブ検出とゼロクロス検出を使用することで、内側と外側の円検出は迅速かつ堅牢になる。 提案手法は、MMUバージョン1.0、CASIA-IrisV1、CASIA-IrisV3-ランプの3つの公開データベースでテストされている。 実験の結果,提案手法のセグメンテーション精度が示された。 提案手法のロバスト性は, まつげ, 瞳孔の反射, ポアソン, ガウス, スペックル, ソルト・アンド・ペッパーノイズなどのノイズの存在下でも検証できる。 提案手法との比較により,提案手法の精度と性能が向上したことを示す。

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