从虹膜纹理预测性别可能比看上去更难
计算机视觉与模式识别
2018-11-27 v1
摘要
已有若干研究者报道将虹膜图像预测性别作为机器学习在生物特征识别中的应用。近期关于该主题的工作表明，性别线索主要位于眼周区域而非虹膜纹理本身。本文致力于厘清性别预测的信息究竟位于虹膜基质纹理、眼周区域还是二者皆有。我们提出了一个更大的虹膜性别数据集，并使用线性SVM和CNN评估性别预测准确率，比较手工特征与深度特征。我们采用概率遮挡掩蔽以深入洞察该问题。结果表明，虹膜纹理对性别的判别力弱于先前设想，且性别相关信息主要位于眼周区域。
引用
@article{arxiv.1811.10066,
title = {Predicting Gender from Iris Texture May Be Harder Than It Seems},
author = {Andrey Kuehlkamp and Kevin Bowyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.10066},
year = {2018}
}
备注
Paper accepted for publication at the IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision - 2019