Identitätserhaltende Synthese von Irisbildern mit variierender Pupillengröße

核心概念

Ein datengesteuertes, identitätserhaltenes Modell zur Synthese von Irisbildern mit variierender Pupillengröße, das sowohl für existierende als auch für nicht-existierende Identitäten eingesetzt werden kann.

摘要

Der Artikel präsentiert einen Ansatz zur Synthese von Irisbildern mit variierender Pupillengröße, der die Identität des Iris-Musters erhält. Das vorgeschlagene Modell basiert auf einem Autoencoder, der die komplexen und nichtlinearen Verformungen des Iris-Musters bei Änderungen der Pupillengröße lernt.

Kernpunkte:

• Das Modell kann Irisbilder sowohl für existierende als auch für nicht-existierende Identitäten synthetisieren, während es die Identität erhält.
• Experimente zeigen, dass das Modell eine bessere Leistung bei der Iris-Erkennung bietet als lineare und biomechanische Deformationsmodelle, insbesondere bei großen Unterschieden in der Pupillengröße zwischen Probe- und Referenzbildern.
• Das Modell eliminiert die Notwendigkeit von Annahmen über die Biomechanik der Irismuskeln, indem es diese Merkmale direkt aus Videodaten mit variierender Pupillengröße lernt.
• Neben dem Deformationsmodell bietet der Artikel auch Generative Adversarial Networks zur Synthese von ISO-konformen Irisbildern, um eine vollständige Methode zur Synthese identitätserhaltender Irisbilder mit variabler Pupillengröße zu präsentieren.

統計資料

Die Pupille-Iris-Ratio kann zwischen 0,2 (stark verengt) und 0,7 (stark erweitert) variieren.
Das WBPD-Datensatz enthält 117.117 Irisbilder von 42 Personen mit Variationen in der Pupillengröße.
Der CSOSIPAD-Datensatz enthält 50.167 Irisbilder von 1.627 verschiedenen Identitäten.

引述

"Synthese von identischen biometrischen Irismuster-Bildern, sowohl für existierende als auch für nicht-existierende Identitäten, bei gleichzeitiger Erhaltung der Identität über ein breites Spektrum an Pupillengrößen, ist aufgrund des komplexen Iris-Muskel-Kontraktionsmechanismus komplex und erfordert ein präzises Modell der nichtlinearen Texturverformungen des Iris-Musters, das in die Synthese-Pipeline eingebettet werden muss."
"Der Hauptvorteil der Verwendung von Deep-Learning-basierten Modellen ist die Eliminierung der Notwendigkeit von Vorannahmen über die Biomechanik der Irismuskeln, was dem Modell ermöglicht, diese Merkmale direkt aus Videos von Iris-Proben mit variierender Pupillengröße zu lernen."

從以下內容提煉的關鍵洞見

EyePreserve

by Siamul Karim... 於 arxiv.org 03-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.12028.pdf

深入探究

Wie könnte das vorgestellte Modell zur Verbesserung der Leistung von Iris-Erkennungssystemen in Umgebungen mit stark variierender Beleuchtung eingesetzt werden?

Das vorgestellte Modell zur nicht-linearen Deformation von Iris-Texturen könnte in Umgebungen mit stark variierender Beleuchtung eingesetzt werden, um die Leistung von Iris-Erkennungssystemen zu verbessern, indem es die Identitätserhaltung bei unterschiedlichen Pupillengrößen gewährleistet. In solchen Umgebungen, in denen die Beleuchtung schwankt und die Pupillen sich entsprechend verändern, kann das Modell dazu beitragen, die Auswirkungen dieser Veränderungen auf die Irisbilder zu kompensieren. Durch die präzise Modellierung der nicht-linearen Deformation der Iris-Textur bei Veränderungen der Pupillengröße kann das System zuverlässigere und konsistente Ergebnisse bei der Iris-Erkennung liefern, unabhängig von den Lichtbedingungen.

Welche zusätzlichen Informationen über die Iris-Anatomie könnten in das Modell integriert werden, um die Identitätserhaltung weiter zu verbessern?

Um die Identitätserhaltung weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Informationen über die Iris-Anatomie in das Modell integriert werden. Beispielsweise könnten detailliertere Kenntnisse über die Struktur der Irismuskeln und deren Verhalten bei unterschiedlichen Pupillengrößen berücksichtigt werden. Dies könnte eine genauere Modellierung der nicht-linearen Deformation der Iris-Textur ermöglichen und somit zu einer präziseren Anpassung der Irisbilder führen. Darüber hinaus könnten Informationen über spezifische Merkmale der Iris, wie z.B. die Verteilung von Kollagenfasern oder die Form der Pupille, in das Modell einfließen, um eine noch genauere Rekonstruktion der Irisbilder zu ermöglichen.

Wie könnte das Modell zur Untersuchung von Iris-Bildern in forensischen Anwendungen eingesetzt werden, um Unterschiede in der Pupillengröße zu kompensieren?

In forensischen Anwendungen könnte das vorgestellte Modell zur Untersuchung von Iris-Bildern eingesetzt werden, um Unterschiede in der Pupillengröße zu kompensieren und die Identitätserhaltung zu gewährleisten. Durch die Anwendung des Modells auf Irisbilder mit signifikanten Unterschieden in der Pupillengröße können forensische Experten präzisere und konsistentere Vergleiche zwischen den Bildern durchführen. Das Modell ermöglicht es, die Irisbilder so zu deformieren, dass die Identität des Subjekts erhalten bleibt, selbst wenn sich die Pupillengröße deutlich unterscheidet. Dies kann forensischen Experten helfen, genaue Analysen von Irisbildern durchzuführen und potenziell wichtige Informationen aus den Bildern zu extrahieren, unabhängig von den Variationen in der Pupillengröße.