用于可穿戴头显中离轴虹膜分割的深度神经网络与数据增强方法
计算机视觉与模式识别
2019-03-04 v1
摘要
提出了一种数据增强方法，并应用于生成大规模离轴虹膜区域数据集并训练低复杂度深度神经网络。尽管复杂度低，所得网络在具有挑战性的离轴眼块虹膜区域分割中达到了很高的准确率。有趣的是，该网络在常规正面虹膜区域分割中也表现出很高的性能，优于复杂度显著更高的先进方法。由于其较低的复杂度，该网络非常适合部署在增强现实和混合现实头显等嵌入式应用中。
引用
@article{arxiv.1903.00389,
title = {Deep Neural Network and Data Augmentation Methodology for off-axis iris segmentation in wearable headsets},
author = {Viktor Varkarakis and Shabab Bazrafkan and Peter Corcoran},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.00389},
year = {2019}
}