Despite the rise of deep learning in numerous areas of computer vision and image processing, iris recognition has not benefited considerably from these trends so far. Most of the existing research on deep iris recognition is focused on new models for generating discriminative and robust iris representations and relies on methodologies akin to traditional iris recognition pipelines. Hence, the proposed models do not approach iris recognition in an end-to-end manner, but rather use standard heuristic iris segmentation (and unwrapping) techniques to produce normalized inputs for the deep learning models. However, because deep learning is able to model very complex data distributions and nonlinear data changes, an obvious question arises. How important is the use of traditional segmentation methods in a deep learning setting? To answer this question, we present in this paper an empirical analysis of the impact of iris segmentation on the performance of deep learning models using a simple two stage pipeline consisting of a segmentation and a recognition step. We evaluate how the accuracy of segmentation influences recognition performance but also examine if segmentation is needed at all. We use the CASIA Thousand and SBVPI datasets for the experiments and report several interesting findings.


翻译:尽管在计算机视觉和图像处理等许多领域有了深入的学习,但目前对虹膜的认知并没有从这些趋势中获得很大好处。关于深虹膜识别的现有研究大多侧重于产生具有歧视性和强势的虹膜代表的新模式,并依赖类似于传统虹膜识别管道的方法。因此,拟议的模型并不以端到端的方式对待虹膜识别,而是使用标准的超光化的虹膜分割(和解包)技术为深层学习模型提供正常的投入。然而,由于深层学习能够模拟非常复杂的数据分布和非线性数据变化,因此产生了一个显而易见的问题。在深层学习环境中使用传统分解方法的重要性如何?为了回答这一问题,我们在本文件中用由分解和确认步骤组成的简单两个阶段管道,对离分解对深层模型的绩效的影响进行实证分析。我们用CSIA Thousand和SBVIPI数据集来进行实验和报告若干有趣的结果。

1
下载
关闭预览

相关内容

Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。
MIT-深度学习Deep Learning State of the Art in 2020,87页ppt
专知会员服务
61+阅读 · 2020年2月17日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
175+阅读 · 2020年2月1日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
166+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
76+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
89+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
96+阅读 · 2019年10月9日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey
Arxiv
42+阅读 · 2020年1月15日
Deep learning for cardiac image segmentation: A review
Arxiv
21+阅读 · 2019年11月9日
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
71+阅读 · 2018年12月22日
Arxiv
20+阅读 · 2018年1月17日
VIP会员
相关资讯
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
15+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【学习】(Python)SVM数据分类
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年10月15日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员