論文の概要: Super-Resolution and Image Re-projection for Iris Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11129v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 09:46:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 14:58:06.850425
• Title: Super-Resolution and Image Re-projection for Iris Recognition
• Title（参考訳）: 虹彩認識のための超解像と画像再投影
• Authors: Eduardo Ribeiro, Andreas Uhl, Fernando Alonso-Fernandez
• Abstract要約: 異なるディープラーニングアプローチを用いた畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、解像度の低い画像から現実的なテクスチャときめ細かい詳細を復元しようとする。 本研究は、虹彩認識環境における虹彩超解法(SR)に対するこれらのアプローチの実現可能性について検討する。 その結果,CNNと画像再投影は,認識システムの精度向上に有効であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.42500312968455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several recent works have addressed the ability of deep learning to disclose rich, hierarchical and discriminative models for the most diverse purposes. Specifically in the super-resolution field, Convolutional Neural Networks (CNNs) using different deep learning approaches attempt to recover realistic texture and fine grained details from low resolution images. In this work we explore the viability of these approaches for iris Super-Resolution (SR) in an iris recognition environment. For this, we test different architectures with and without a so called image re-projection to reduce artifacts applying it to different iris databases to verify the viability of the different CNNs for iris super-resolution. Results show that CNNs and image re-projection can improve the results specially for the accuracy of recognition systems using a complete different training database performing the transfer learning successfully.
• Abstract（参考訳）: 最近のいくつかの研究は、最も多様な目的のために、豊かで階層的で差別的なモデルを開示する深層学習の能力に対処してきた。 特に超解像領域において、異なるディープラーニングアプローチを用いた畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、低解像度画像から現実的なテクスチャと細部の詳細を回復しようとする。 本研究では、虹彩認識環境における虹彩超解法(SR)に対するこれらのアプローチの有効性について検討する。 そこで我々は,画像の再投影を伴わずに異なるアーキテクチャをテストし,異なるアイリスデータベースに適用したアーティファクトを削減し,アイリス超解像のための異なるCNNの生存可能性を検証する。 その結果、cnnと画像再投影は、トランスファー学習をうまく行うための完全に異なるトレーニングデータベースを用いて、認識システムの精度を特別に向上できることがわかった。

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