要約
虹彩認識 (IR) は、市場で最も信頼性が高く正確な生体認証システムの 1 つです。
今日、ハードウェアの価格低下を前提として、NIR キャプチャー デバイスを構築することは困難です。
市販の NIR センサーは改造から保護されています。
新しいデバイスを構築するプロセスは簡単ではありません。高品質の画像をキャプチャし、動作距離を調整し、目/虹彩検出器やセグメンテーション サブシステムなどの軽量ソフトウェアを構築するプロセスをゼロから始める必要があるためです。
このような課題に照らして、この作業は、埋め込みシステムで虹彩認識ソフトウェアを開発および実装し、非接触双眼鏡セットアップで NIR を調整することを目的としています。
2 台の組み込みコンピューターと赤外線カメラで得られた速度とパフォーマンスを評価し、対比します。
さらに、「Unet_xxs」と呼ばれる軽量のセグメンター サブシステムが提案されています。これは、制限されたメモリ リソースの下でアイリス セマンティック セグメンテーションに使用できます。
要約(オリジナル)
Iris Recognition (IR) is one of the market’s most reliable and accurate biometric systems. Today, it is challenging to build NIR-capturing devices under the premise of hardware price reduction. Commercial NIR sensors are protected from modification. The process of building a new device is not trivial because it is required to start from scratch with the process of capturing images with quality, calibrating operational distances, and building lightweight software such as eyes/iris detectors and segmentation sub-systems. In light of such challenges, this work aims to develop and implement iris recognition software in an embedding system and calibrate NIR in a contactless binocular setup. We evaluate and contrast speed versus performance obtained with two embedded computers and infrared cameras. Further, a lightweight segmenter sub-system called ‘Unet_xxs’ is proposed, which can be used for iris semantic segmentation under restricted memory resources.
arxiv情報
| 著者 | Daniel P. Benalcazar,Juan E. Tapia,Mauricio Vasquez,Leonardo Causa,Enrique Lopez Droguett,Christoph Busch |
| 発行日 | 2022-10-24 10:37:40+00:00 |
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