要約
この研究では、著者は虹彩の検出とセグメンテーション、および虹彩バイオメトリック ツール チェーンの全体的なパフォーマンスへの影響を調べます。
著者は、セグメンテーションの精度が、グラウンド トゥルースとの適合性に基づいて、虹彩バイオメトリック ツール チェーンの全体的なパフォーマンスの予測因子として役立つかどうかを調べます。
つまり、セグメンテーションの精度が向上すると、常に全体的なパフォーマンスが向上しますか?
さらに、著者は、セグメンテーション パラメーター、瞳孔と辺縁の境界、正規化センター (ドーグマンのラバーシート モデルに基づく) が残りの虹彩バイオメトリック ツール チェーンに与える影響を体系的に評価します。
著者は、これらのパラメーターを正確に見つけることが重要であるかどうか、および一貫性、つまりセグメント化中に虹彩の正確に同じ領域を抽出することが全体的なパフォーマンスにどのように影響するかを調査します。
要約(オリジナル)
In this study the authors will look at the detection and segmentation of the iris and its influence on the overall performance of the iris-biometric tool chain. The authors will examine whether the segmentation accuracy, based on conformance with a ground truth, can serve as a predictor for the overall performance of the iris-biometric tool chain. That is: If the segmentation accuracy is improved will this always improve the overall performance? Furthermore, the authors will systematically evaluate the influence of segmentation parameters, pupillary and limbic boundary and normalisation centre (based on Daugman’s rubbersheet model), on the rest of the iris-biometric tool chain. The authors will investigate if accurately finding these parameters is important and how consistency, that is, extracting the same exact region of the iris during segmenting, influences the overall performance.
arxiv情報
| 著者 | Heinz Hofbauer,Fernando Alonso-Fernandez,Josef Bigun,Andreas Uhl |
| 発行日 | 2022-11-10 11:59:51+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google