BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  22,945,222
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

Khoa học máy tính

Phùng Thị Thu Trang(1), Ma Thị Hồng Thu(2)

Một mô hình Deep Learning hiệu quả cho bài toán nhận dạng mống mắt

An effective deep learning model for iris recognition problem

Khoa học và Công nghệ (Đại học Thái Nguyên)

2018

5

67-71

1859-2171

Mống mắt, Sinh trắc học, Nhận dạng mống mắt, Mạng nơ ron

Deep learning, Iris, Iris recognition, Neural network, Biometrics

Bài toán nhận dạng bộ phận của cơ thể người là một trong những bài toán quan trọng trong lĩnh vực tin sinh học. Chúng có nhiều ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong lĩnh vực bảo mật. Các đặc điểm sinh trắc học đang được nghiên cứu hiện nay như: vân tay, mống mắt, DNA, giọng nói, dáng người… Trong đó, mống mắt là một trong những đặc điểm sinh trắc học tốt nhất. Các phương pháp truyền thống thường dựa trên việc so khớp giữa các mống mặt để đưa ra kết luận và chúng rất hiệu quả trong các điều kiện thuận lợi. Tuy nhiên, với các điều kiện bất lợi thì độ chính xác của các phương pháp bị giảm đi đáng kể. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình học sâu dựa trên mạng nơron nhân tạo để nhận diện và phân loại đối tượng dựa trên mống mắt đạt độ chính xác cao trong điều kiện không thuận lợi.

Recognition problem on human parts is one of the most important problems in bioinformatics, they have many practical applications especially in the field of security. Biometric characteristics are currently being researched as: Fingerprint, iris, DNA, voice, body,… The iris is one of the best property for recognition. Traditional methods are often based on iris matching to give good results in favorable conditions. However, the precision of the methods decreased significantly in unfavorable conditions. In this paper, we propose a deep learning model based on the artificial neural network to identify and classify objects by iris. The model can produce high accuracy in disadvantaged conditions

TTKHCNQG, CTv 178

Xem toàn văn
  • [1] Yang, G.; Zeng, H.; Li, P.; Zhang, L. (2015), High-order information for robust iris recognition under less controlled conditions. In Image Processing (ICIP),2015 IEEE International Conference on (pp. 4535-4539). IEEE
  • [2] Wildes, R.P.; Asmuth, J.C.; Green, G.L.; Hsu, S.C.; Kolczynski, R.J.; Matey, J.R.; McBride, S.E. (1994), A system for automated iris recognition. In Applications of Computer Vision, 1994,Proceedings of the Second IEEE Workshop on (pp. 121-128). IEEE
  • [3] Uhl, A.; Wild, P. (2012), Weighted adaptive hough and ellipsopolar transforms for real-time iris segmentation. In Biometrics (ICB),2012 5th IAPR International Conference on (pp. 283-290). IEEE
  • [4] Sutra, G.; Garcia-Salicetti, S; Dorizzi, B. (2012), The Viterbi algorithm at different resolutions for enhanced iris segmentation. In Biometrics (ICB),2012 5th IAPR International Conference on (pp. 310-316). IEEE.
  • [5] Sanchez-Gonzalez, Y.; Chacon-Cabrera, Y; Garea-Llano, E. (2014), A comparison of fused segmentation algorithms for iris verification,Lberoamerican Congress on Pattern Recognition (pp. 112-119). Springer, Cham.
  • [6] Rana, H.K.; Azam, M.S.; Akhtar, M.R. (2017), Iris Recognition System Using PCA Based on DWT.,SM J Biometrics Biostat, 2(3), p.1015
  • [7] Masek, L. (2003), Recognition of human iris patterns for biometric identification,Technical report
  • [8] Llano, E.G.; García-Vázquez, M.S.; Zamudio-Fuentes, L.M.; Vargas, J.M.C.; Ramírez-Acosta, A.A. (2017), Analysis of the Improvement on Textural Information in Human Iris Recognition. In VII Latin American Congress on Biomedical Engineering CLAIB 2016,Bucaramanga, Santander, Colombia, October 26th-28th, 2016 (pp. 373-376). Springer, Singapore
  • [9] Ali L.E.; Luo, J.; Ma, J., (2016), Iris recognition f-rom distant images based on multiple feature descriptors and classifiers. In Signal Processing (ICSP),2016 IEEE 13th International Conference on (pp. 1357-1362). IEEE