眼部疾病对虹膜识别可靠性的影响
计算机视觉与模式识别
2018-09-05 v1
摘要
本文分析了虹膜识别如何受眼疾影响，并提供了一组包含 2996 张虹膜图像的数据集，这些图像来自 230 只不同的眼睛（其中 184 只患有 20 余种不同眼部疾病）。图像是在常规眼科检查中于近红外与可见光下采集的。利用四种独立的虹膜识别算法（MIRLIN、VeriEye、OSIRIS 与 IriCore）开展的实验研究得出四项有价值的结果。第一，注册过程对那些阻碍虹膜或引起几何畸变的眼疾高度敏感。第二，即便那些不对虹膜结构产生可见改变的病症，也可能增加同一眼睛样本间的相异度。第三，影响虹膜几何或组织结构或以其他方式造成遮挡的眼疾会显著降低同眼相似度，并对冒名比较分数产生较低但仍在统计上显著的影响。第四，对于不健康眼睛，疾病对虹膜识别最显著的影响是引起分割错误。据我们所知，本文描述了面向疾病影响眼睛的最大公开虹膜图像库，并提供了当虹膜识别用于患病眼睛时我们可预期情况的最全面研究。
引用
@article{arxiv.1809.00168,
title = {Implications of Ocular Pathologies for Iris Recognition Reliability},
author = {Mateusz Trokielewicz and Adam Czajka and Piotr Maciejewicz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.00168},
year = {2018}
}
备注
Image and Vision Computing (2016)