基于视频的虹膜生物特征识别中的瞳孔定位与跟踪
图像与视频处理
2020-02-27 v1
摘要
本文关注虹膜生物特征识别应用。更确切地说，我们的贡献在于设计一种基于低成本网络摄像头采集的视频序列的瞳孔检测与跟踪流程。我们方法的新颖性在于，即使在用户配合度极低以及光照与采集条件不佳的情况下，它仍可运行。我们设计了一种鲁棒的分类算法来检测瞳孔。此外，应用基于扩展卡尔曼滤波的瞳孔跟踪器以减少处理时间。我们进行了实验以评估所提出的检测与跟踪系统的性能。
引用
@article{arxiv.2002.11674,
title = {Pupil Lovalization And Tracking For Video-Based Iris Biometrics},
author = {Nedra Benletaief and Amel Benazza-Benyahia and Stephane Derrode},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.11674},
year = {2020}
}
备注
4 pages, 5 figures, conference