DeepIris：基于深度学习方法的虹膜识别
计算机视觉与模式识别
2019-07-23 v1 机器学习
摘要
由于虹膜识别在安全领域的广泛应用，从机场到国土安全边境管控，过去几十年中其一直是活跃的研究领域。过去已提出不同的特征与算法用于虹膜识别。本文提出一种基于残差卷积神经网络（CNN）的端到端深度学习框架用于虹膜识别，该框架能够联合学习特征表示并执行识别。我们在知名的虹膜识别数据集上训练模型，每个类别仅使用少量训练图像，并展示了相较于先前方法的前景良好结果与改进。我们还提出了一种可视化技术，能够检测虹膜图像中对识别结果影响最大的重要区域。我们相信该框架可广泛用于其他生物特征识别任务，有助于构建更具可扩展性与准确性的系统。
引用
@article{arxiv.1907.09380,
title = {DeepIris: Iris Recognition Using A Deep Learning Approach},
author = {Shervin Minaee and Amirali Abdolrashidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.09380},
year = {2019}
}