基于孪生网络的近红外局部人脸图像快速眼睛检测器
计算机视觉与模式识别
2023-01-05 v2
摘要
本文提出一种基于孪生网络的近红外（NIR）局部人脸图像快速眼睛检测方法。NIR 局部人脸图像不包含被摄对象的整张脸，因为它们是使用受帧率与分辨率限制的虹膜识别系统捕获的。诸如移动虹膜识别（IOTM）系统等虹膜识别系统需要作为预处理的高速且准确的眼睛检测。我们的目标是以高速度、左右眼间高判别性能以及眼中心高位置精度设计眼睛检测。我们的方法采用孪生网络与基于快速轻量 CNN 骨干的由粗到精位置估计。网络输出图像特征与指示眼睛粗略位置的相似度图。对高相似度特征局部区域的回归将眼睛粗略位置细化以获得高精度精细位置。我们通过将所提方法与包括 SOTA 在内的传统方法在位置精度、判别性能与处理速度方面比较，证明了其有效性。我们的方法在速度上取得优越性能。
引用
@article{arxiv.2202.10671,
title = {Fast Eye Detector Using Siamese Network for NIR Partial Face Images},
author = {Yuka Ogino and Yuho Shoji and Takahiro Toizumi and Ryoma Oami and Masato Tsukada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.10671},
year = {2023}
}