UBSegNet：统一生物特征感兴趣区域分割网络
计算机视觉与模式识别
2019-03-26 v1
摘要
数字人类身份管理现在可被视为一种社会必需品，因为在金融普惠、安全、银行、社交网络等几乎所有公共领域都从根本上需要它。因此，在当今充满众多对抗实体的迅猛发展的世界中，仅依赖单一生物特征过于乐观。在本文中，我们提出了一种新颖的端到端统一生物特征 ROI 分割网络（UBSegNet），用于从五种不同的生物特征中提取感兴趣区域，即人脸、虹膜、手掌、指节和四连击指纹。所提出的 UBSegNet 的架构包含两个阶段：(i) 特征分类和 (ii) 特征定位。对于这些阶段，我们使用了最先进的基于区域的卷积神经网络（RCNN），其包含三个主要部分，即卷积层、区域候选网络（RPN）以及分类和回归头。该模型已在各种公开的大型生物特征数据库上进行了评估。据我们所知，这是提出的第一个用于分割多种生物特征的统一架构。它已在约 5000 * 5 = 25,000 张图像（每种特征 5000 张图像）上进行了测试，并产生了非常好的结果。我们在统一生物特征分割方面的工作，为基于多种生物特征的身份认证系统领域开辟了广阔的机会。
引用
@article{arxiv.1709.08924,
title = {UBSegNet: Unified Biometric Region of Interest Segmentation Network},
author = {Ranjeet Ranjan Jha and Daksh Thapar and Shreyas Malakarjun Patil and Aditya Nigam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.08924},
year = {2019}
}
备注
4th Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR 2017)