婴儿虹膜识别
计算机视觉与模式识别
2025-01-03 v1
摘要
针对新生儿，无创、高效、无需物理记号、准确且稳定的识别方法可能有助于防止出生时婴儿互换、限制婴儿绑架并改善跨地区的产后健康监测，无论是针对正式（即医院）还是非正式（即人道主义和脆弱环境）健康部门。本文探讨了将虹膜识别应用于构建4-6周大的婴儿生物识别标识符的可行性。我们（a）使用专用设计的近红外（NIR）虹膜传感器从17名婴儿处收集近红外虹膜图像；（b）评估了六种虹膜识别方法以评估面向新生儿和婴儿的先进虹膜识别技术的成熟度；（c）提出了一种新的分割模型，正确检测婴儿虹膜图像中的虹膜纹理，并将其与几种虹膜纹理编码方法结合，首次提供了一种完全可操作的婴儿虹膜识别系统；（d）训练了基于StyleGAN的模型，用于合成模仿来自婴儿的样本的虹膜图像，以向研究社区提供隐私安全的婴儿虹膜图像。所提出的系统，集成了专用设计的虹膜传感器和分割器，并应用于所收集的婴儿虹膜样本，实现了3%的平等误率（EER）和99%的ROC曲线下面积（AUC），与针对成人虹膜识别系统的EER≥20%和AUC≤88%相比。这表明可能可以设计出成功从婴儿虹膜中提取生物特征的方法。
引用
@article{arxiv.2501.01375,
title = {Iris Recognition for Infants},
author = {Rasel Ahmed Bhuiyan and Mateusz Trokielewicz and Piotr Maciejewicz and Sherri Bucher and Adam Czajka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01375},
year = {2025}
}