基于深度卷积神经网络的阿拉伯赛马虹膜与眼周识别
计算机视觉与模式识别
2018-09-05 v1
摘要
本文给出一项利用深度卷积神经网络（DCNNs）通过虹膜与眼周特征识别马的研究。赛马识别对于赛前动物身份确认至关重要。由于这通常在赛前不久进行，快速可靠、对动物友好且无害的方法十分重要。已有研究表明，只要为马虹膜微调的算法被部署且输入数据质量极高，虹膜识别可用于马虹膜。在我们的工作中，我们考察了利用深度卷积神经网络融合虹膜与眼周区域特征的可能性。采用该方法，马的眼睛生物特征识别可良好运作，而无需采用需要大量微调与输入图像先验知识的复杂算法，同时还能对旋转、平移以及在一定程度上对图像质量保持不变性。我们取得了有前景的结果，使用两种网络架构进行分数级融合达到了 EER=9.5%。
引用
@article{arxiv.1809.00213,
title = {Iris and periocular recognition in arabian race horses using deep convolutional neural networks},
author = {Mateusz Trokielewicz and Mateusz Szadkowski},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.00213},
year = {2018}
}