眼周生物特征识别：数据库、算法与方向
计算机视觉与模式识别
2023-07-27 v1 图像与视频处理
摘要
由于在非受控条件下虹膜或人脸系统性能的担忧，眼周生物特征识别已确立为一种独立模态。眼周指的是眼睛附近的面部区域，包括眼睑、睫毛和眉毛。它在较宽的采集距离范围内可用，代表了整个人脸（在近距离可能被遮挡）与虹膜纹理（在远距离分辨率不足）之间的折衷。由于眼周区域出现在人脸或虹膜图像中，它也可与这些模态结合使用。从眼周区域提取的特征也已成功用于性别分类与种族分类，并用于研究性别转换或整形手术对识别性能的影响。本文综述了眼周生物特征识别研究的最新技术水平，深入洞察最相关的问题并全面覆盖现有文献。也简要讨论了未来研究趋势。
引用
@article{arxiv.2307.14111,
title = {Periocular biometrics: databases, algorithms and directions},
author = {Fernando Alonso-Fernandez and Josef Bigun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.14111},
year = {2023}
}
备注
Published in: 2016 4th International Conference on Biometrics and Forensics (IWBF). arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1810.03360