論文の概要: Two-headed eye-segmentation approach for biometric identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15471v1
• Date: Fri, 30 Sep 2022 13:52:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 14:58:57.186698
• Title: Two-headed eye-segmentation approach for biometric identification
• Title（参考訳）: 生体認証のための2頭部アイセグメンテーションアプローチ
• Authors: Wiktor Lazarski, Maciej Zieba, Tanguy Jeanneau, Tobias Zillig, Christian Brendel
• Abstract要約: 本稿では,2つの異なるデコードモジュールを用いて眼球成分とアイラッシュを分割する新しい2つの頭部アーキテクチャを提案する。 両面アプローチにより,先行した凸によるモデルの品質評価も可能となった。 実環境における様々な学習シナリオについて,高分解能近赤外虹彩画像を用いて広範囲に評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4998703934432682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Iris-based identification systems are among the most popular approaches for person identification. Such systems require good-quality segmentation modules that ideally identify the regions for different eye components. This paper introduces the new two-headed architecture, where the eye components and eyelashes are segmented using two separate decoding modules. Moreover, we investigate various training scenarios by adopting different training losses. Thanks to the two-headed approach, we were also able to examine the quality of the model with the convex prior, which enforces the convexity of the segmented shapes. We conducted an extensive evaluation of various learning scenarios on real-life conditions high-resolution near-infrared iris images.
• Abstract（参考訳）: irisベースの識別システムは、個人識別の最も一般的なアプローチの1つである。 このようなシステムは、異なる眼成分の領域を理想的に識別する高品質なセグメンテーションモジュールを必要とする。 本稿では,2つの異なるデコードモジュールを用いて眼球成分とアイラッシュを分割する新しい2つの頭部アーキテクチャを提案する。 さらに,異なるトレーニング損失を取り入れて,様々なトレーニングシナリオを調査した。 また, 2つの頭部のアプローチにより, 分割形状の凸性を強制する凸先行法を用いて, モデルの品質を検証できた。 実生活環境における様々な学習シナリオについて,高分解能近赤外画像を用いた広範囲な評価を行った。

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