文档名：区域注意力机制引导的双路虹膜补全
目的：虹膜识别是一种稳定可靠的生物识别技术,但虹膜图像的采集过程会受到多种干扰造成图像中虹膜被遮挡,比如光斑遮挡、上下眼皮遮挡等.这些遮挡的存在,一方面会导致虹膜信息缺失,直接影响虹膜识别的准确性,另一方面会影响预处理(如定位、分割)的准确性,间接影响虹膜识别的准确性.为解决上述问题,本文提出区域注意力机制引导的双路虹膜补全网络,通过遮挡区域的像素补齐,可以显著减少被遮挡区域对虹膜图像预处理和识别的影响,进而提升识别性能.方法：使用基于Transformer的编码器和基于卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)的编码器提取虹膜特征,通过融合模块将两种不同编码器提取的特征进行交互结合,并利用区域注意力机制分别处理低层和高层特征,最后利用解码器对处理后的特征进行上采样,恢复遮挡区域,生成完整图像.结果：在CASIA(InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences)虹膜数据集上对本文方法进行测试.在虹膜识别性能方面,本文方法在固定遮挡大小为64×64像素的情况下,遮挡补全结果的TAR(trueacceptrate)(0.1％FAR(falseacceptrate))为63％,而带有遮挡的图像仅为19.2％,提高了43.8％.结论：本文所提出的区域注意力机制引导的双路虹膜补全网络,有效结合Transformer的全局建模能力和CNN的局部建模能力,并使用针对遮挡的区域注意力机制,实现了虹膜遮挡区域补全,进一步提高了虹膜识别的性能.
作者：张志礼 张慧 王甲 夏玉峰 刘亮 李佩佩 何召锋
作者单位：北京邮电大学,北京100876北京中科虹霸科技有限公司,北京100084
母体文献：2022低质图像增强前沿论坛论文集
会议名称：2022低质图像增强前沿论坛
会议时间：2022年4月21日
会议地点：线上
主办单位：中国图象图形学报
语种：chi
分类号：
关键词：虹膜图像 图像补全 特征提取 区域注意力机制
在线出版日期：2022年9月21日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 19.48 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
