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CASIA-Iris-Africa:A Large-scale African Iris Image Database

Machine Intelligence Research 2024年第2期21卷 383-399页

作者： Jawad Muhammad Yunlong Wang Junxing Hu Kunbo Zhang zhenan sun School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Center for Research on Intelligent Perception and Computing National Laboratory of Pattern RecognitionInstitute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China

Iris biometrics is a phenotypic biometric trait that has proven to be agnostic to human natural physiological *** on iris biometrics has progressed tremendously,partly due to publicly available iris *** databases have been available to researchers that address pressing iris biometric challenges such as constraint,mobile,multispectral,synthetics,long-distance,contact lenses,liveness detection,***,these databases mostly contain subjects of Caucasian and Asian docents with very few *** many investigative studies on racial bias in face biometrics,very few studies on iris biometrics have been published,mainly due to the lack of racially diverse large-scale databases containing sufficient iris samples of Africans in the public ***,most of these databases contain a relatively small number of subjects and labelled *** paper proposes a large-scale African database named Chinese Academy of Sciences Institute of Automation(CASIA)-Iris-Africa that can be used as a complementary database for the iris recognition community to mediate the effect of racial biases on *** database contains 28717 images of 1023 African subjects(2046 iris classes)with age,gender,and ethnicity attributes that can be useful in demographically sensitive studies of *** of specific application protocols are incorporated with the database to ensure the database’s variability and *** results of some open-source state-of-the-art(SOTA)algorithms on the database are presented,which will serve as baseline *** relatively poor performances of the baseline algorithms on the proposed database despite better performance on other databases prove that racial biases exist in these iris recognition algorithms.

关键词： African iris recognition racial bias iris image database biometrics iris recognition

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Boosting Multi-modal Ocular Recognition via Spatial Feature Reconstruction and Unsupervised Image Quality Estimation

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Machine Intelligence Research 2024年第1期21卷 197-214页

作者： Zihui Yan Yunlong Wang Kunbo Zhang zhenan sun Lingxiao He Center for Research on Intelligent Perception and Computing National Laboratory of Pattern RecognitionInstitute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China JD AI Research Beijing 100176China

In the daily application of an iris-recognition-at-a-distance(IAAD)system,many ocular images of low quality are *** the iris part of these images is often not qualified for the recognition requirements,the more accessible periocular regions are a good complement for *** further boost the performance of IAAD systems,a novel end-to-end framework for multi-modal ocular recognition is *** proposed framework mainly consists of iris/periocular feature extraction and matching,unsupervised iris quality assessment,and a score-level adaptive weighted fusion ***,ocular feature reconstruction(OFR)is proposed to sparsely reconstruct each probe image by high-quality gallery images based on proper feature ***,a brand new unsupervised iris quality assessment method based on random multiscale embedding robustness is *** from the existing iris quality assess-ment methods,the quality of an iris image is measured by its robustness in the embedding *** last,the fusion strategy exploits the iris quality score as the fusion weight to coalesce the complementary information from the iris and periocular *** experi-mental results on ocular datasets prove that the proposed method is obviously better than unimodal biometrics,and the fusion strategy can significantly improve therecognition performance.

关键词： Iris recognition periocular recognition spatial feature reconstruction fully convolutional network flexible matching unsupervised iris quality assessment adaptive weight fusion

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基于深度学习的眼周识别方法研究

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计算机应用与软件 2024年第6期41卷 186-193页

作者：秦涛王云龙孙哲南周琬婷湖南工业大学计算机学院湖南株洲412007 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心北京100190 中国科学院大学人工智能学院北京100049

为了提高眼周识别性能,提出一种基于深度卷积神经网络的眼周识别方法(PeriocularNet)。PeriocularNet具有16层卷积神经网络,融入了残差学习模块,使用了ArcFace损失函数;在训练策略上引入数据增强,以解决训练过程中产生的过拟合。在UBIPr... 详细信息

为了提高眼周识别性能,提出一种基于深度卷积神经网络的眼周识别方法(PeriocularNet)。PeriocularNet具有16层卷积神经网络,融入了残差学习模块,使用了ArcFace损失函数;在训练策略上引入数据增强,以解决训练过程中产生的过拟合。在UBIPr、UBIRIS.V2数据集上进行实验,实验结果表明所提方法的识别EER值分别达到1.9%和7.9%,相较于经典的眼周识别方法取得了更好的眼周识别性能。另外,为了验证端到端的眼周识别方法中眉毛区域特征对眼周识别性能的影响,建立两个涉及三种眉毛形态的眼周数据集。通过实验验证,保持眉毛区域特征不变的眼周数据识别EER比其他两种去掉眉毛特征的情况更低,表明眉毛区域特征能够提高眼周识别性能。

关键词：生物特征识别眼周识别深度学习卷积神经网络眉毛区域

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虹膜分割算法评价基准

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计算机研究与发展 2020年第2期57卷 395-412页

作者：王财勇孙哲南中国科学院大学人工智能学院北京100049 模式识别国家重点实验室(中国科学院自动化研究所) 北京100190

虹膜识别是生物特征识别中最稳定和最可靠的身份识别方法之一.在虹膜识别的整个流程中,虹膜分割处于预处理阶段,因此虹膜分割结果的好坏将直接影响虹膜识别的精度.自从1993年Daugman第1次提出高性能的虹膜识别系统以来,各种各样的虹膜... 详细信息

虹膜识别是生物特征识别中最稳定和最可靠的身份识别方法之一.在虹膜识别的整个流程中,虹膜分割处于预处理阶段,因此虹膜分割结果的好坏将直接影响虹膜识别的精度.自从1993年Daugman第1次提出高性能的虹膜识别系统以来,各种各样的虹膜分割算法陆续提出,尤其是近年来基于深度学习的虹膜分割算法极大地提升了虹膜分割的精度.然而,由于缺乏统一的数据库和评价指标,各种算法的性能比较杂乱而不公平,因此提出了一个公开的虹膜分割评价基准.首先,介绍了虹膜分割的定义和面临的挑战;其次全面梳理了3个有代表性的公开虹膜分割数据库,总结了其特点和挑战性;紧接着定义了虹膜分割的评价指标;然后对传统的和基于深度学习的虹膜分割算法进行了总结,并通过详细的实验对各类算法进行了比较和分析.实验结果表明:当前基于深度学习的虹膜分割算法在准确性上超越了传统的方法.最后,对基于深度学习的虹膜分割算法存在的问题进行了思考和讨论.

关键词：生物特征识别虹膜识别虹膜分割深度学习语义分割

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一种基于模糊提取的虹膜鉴别方案

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计算机研究与发展 2008年第6期45卷 1036-1042页

作者：张凡冯登国孙哲南中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室北京100190 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

模糊提取从生物特征输入中以容错的方式可靠地提取出均匀分布的随机密钥,当输入发生变化且变化很小时,该密钥可以保持不变.研究了当汉明距离作为生物特征匹配的度量标准时,结合纠错编码学与传统密码学实现模糊提取的虹膜鉴别方法,分析... 详细信息

模糊提取从生物特征输入中以容错的方式可靠地提取出均匀分布的随机密钥,当输入发生变化且变化很小时,该密钥可以保持不变.研究了当汉明距离作为生物特征匹配的度量标准时,结合纠错编码学与传统密码学实现模糊提取的虹膜鉴别方法,分析了虹膜特征编码之间的差异对正确鉴别性能的影响,设计了重复码和Reed-Solomon码的两层级联纠错编码方案,并对128只虹膜的各3个样本进行了模拟实验.所给方案使用户虹膜特征模板的安全性和隐私性得到了有效保护,并能够支持用户虹膜的注册更新.此外,实验表明该方案同时具有较理想的识别性能.

关键词：模糊提取纠错码虹膜鉴别隐私性错误拒绝率

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说话人生成研究现状与发展趋势

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计算机科学 2023年第8期50卷 68-78页

作者：宋昕洋阎志远孙沐毅戴琳琳李琦孙哲南中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心北京100190 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

说话人生成是视觉生成领域的热门研究方向,旨在根据输入的多模态信息生成逼真的说话人视频。说话人生成在影视传媒、游戏动漫和互联网相关产业中具有广阔的应用前景,同时也可以为唇读识别、伪造鉴别和数字人生成等任务的研究提供数据支... 详细信息

说话人生成是视觉生成领域的热门研究方向,旨在根据输入的多模态信息生成逼真的说话人视频。说话人生成在影视传媒、游戏动漫和互联网相关产业中具有广阔的应用前景,同时也可以为唇读识别、伪造鉴别和数字人生成等任务的研究提供数据支持。现阶段主流的说话人生成方法已经能够实现包含个性化属性、视听同步的说话人视频生成,但还未能达到虚拟现实、人机交互和元宇宙等新兴应用场景的要求。因此,研究说话人生成对于推动相关产业发展具有重要意义。对说话人生成的研究现状进行梳理与总结,首先阐述了说话人生成的研究背景和相关技术,然后根据方法分类介绍了近年来主流的说话人生成方法,整理了相关研究中常用的视听数据集和评价指标,最后总结现有方法存在的问题,分析了说话人生成未来潜在的研究方向。

关键词：人脸生成视频生成图像生成深度学习多模态学习人脸重建深度伪造计算机视觉

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基于关键点的眼睛定位和状态估计

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计算机应用与软件 2022年第4期39卷 185-192页

作者：何勇孙哲南王财勇王云龙朱宇豪湖南工业大学计算机学院湖南株洲412007 中国科学院自动化研究所北京100190

眼睛定位和状态估计是虹膜、巩膜、眼周等生物特征识别中重要的预处理过程。非合作环境下捕获的眼睛图像经常面临严重的遮挡和复杂的背景。为此提出一种鲁棒而准确的基于眼睛关键点的单阶段方法去定位眼睛的位置并估计眼睛的左右和开闭... 详细信息

眼睛定位和状态估计是虹膜、巩膜、眼周等生物特征识别中重要的预处理过程。非合作环境下捕获的眼睛图像经常面临严重的遮挡和复杂的背景。为此提出一种鲁棒而准确的基于眼睛关键点的单阶段方法去定位眼睛的位置并估计眼睛的左右和开闭状态。为了训练和评估提出的模型,手工标注一个新的数据集OCE-1000,每幅图像标注左右两只眼睛共8个关键点,以及左右眼的开闭状态。实验结果表明,提出的模型在OCE-1000数据集上达到了98%的关键点定位准确率,眼睛状态估计的准确率为97%。

关键词：生物特征识别眼睛关键点定位眼睛状态估计残差网络堆叠沙漏网络

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基于生成对抗网络的人脸年龄编辑方法综述

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数据与计算发展前沿 2023年第2期5卷 2-23页

作者：刘云帆李琦孙哲南谭铁牛中国科学院大学人工智能学院北京100049 中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心北京100190

【目的】对基于生成对抗网络的人脸年龄编辑方法进行系统梳理和全面总结。【文献范围】本文从该领域发表在国内外一流会议期刊上的文章出发,按照引用关系对具有代表性的方法进行了检索,并对最终得到的众多研究工作进行了综述。【方法】... 详细信息

【目的】对基于生成对抗网络的人脸年龄编辑方法进行系统梳理和全面总结。【文献范围】本文从该领域发表在国内外一流会议期刊上的文章出发,按照引用关系对具有代表性的方法进行了检索,并对最终得到的众多研究工作进行了综述。【方法】本文从生成对抗网络内在机制的角度出发,按照隐向量求取和操控方式的不同,对现有方法进行了分类,并对各个模型之间的共性和差异进行了分析和比较。【结果】随着生成对抗网络的快速发展,人脸年龄编辑方法的各方面性能稳步提升,但是仍然面临着诸多问题和挑战。【局限】由于尚不存在一套通用的评价标准,因此本文暂时无法将所有涉及到的方法用一组统一的定量指标进行衡量和比较。【结论】虽然已经取得了显著的成果,但是现有方法在编辑过程的灵活性、极端情况的适应性以及输出结果的多样性方面还有亟待解决的问题。

关键词：深度学习生成对抗网络图像转换人脸属性人脸年龄编辑

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虹膜图像质量评价综述

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中国图象图形学报 2014年第6期19卷 813-824页

作者：李星光孙哲南谭铁牛中国科学技术大学自动化系合肥230027 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室智能感知与计算研究中心北京100190

目的虹膜图像质量评价是虹膜识别系统中重要的模块,通过评价低质量虹膜样本的综合质量来提升虹膜识别的性能。虹膜图像质量评价在图像获取、人机交互系统、识别性能预测以及自适应虹膜识别算法设计等各模块中具有重要作用。近年来,随着... 详细信息

目的虹膜图像质量评价是虹膜识别系统中重要的模块,通过评价低质量虹膜样本的综合质量来提升虹膜识别的性能。虹膜图像质量评价在图像获取、人机交互系统、识别性能预测以及自适应虹膜识别算法设计等各模块中具有重要作用。近年来,随着虹膜识别系统不断发展,虹膜图像质量评价得到了广泛研究。方法为了使该领域的研究人员充分了解当前虹膜图像质量评价算法,本文对已有的方法进行了综述。结果总结了虹膜图像质量评价算法的发展历程、技术思路和主要方法,展望了虹膜图像质量评价算法以及以质量为导向的虹膜识别技术的发展。结论随着大数据时代的到来,大规模人群的虹膜识别将会成为热点。虹膜图像质量评价的研究对提升虹膜识别系统的处理能力具有重要意义。

关键词：低图像质量虹膜识别虹膜图像质量评价质量测度评价多测度融合频谱分析

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增强型灰度图像空间实现虹膜活体检测

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中国图象图形学报 2020年第7期25卷 1421-1435页

作者：刘明康王宏民李琦孙哲南哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150001 中国科学院自动化研究所北京100190

目的虹膜作为一种具有高稳定性与区分性的生物特征,使得虹膜识别在应用场景中十分普及,但很多虹膜识别系统在抵御各类演示攻击时无法保证十足的可靠性,导致虹膜识别在高级安全场景中的应用受限,使得虹膜活体检测成为生物识别技术中亟需... 详细信息

目的虹膜作为一种具有高稳定性与区分性的生物特征,使得虹膜识别在应用场景中十分普及,但很多虹膜识别系统在抵御各类演示攻击时无法保证十足的可靠性,导致虹膜识别在高级安全场景中的应用受限,使得虹膜活体检测成为生物识别技术中亟需解决的问题之一。现有的区分真实与假体虹膜最先进的算法主要依靠在原始灰度空间中提取的虹膜纹理深度特征,但这类特征差异不明显,只能辨别单源假体虹膜。为此,提出一种基于增强型灰度图像空间的虹膜活体检测方法。方法利用残差网络(Res Net)将原始虹膜图像映射到可分离的灰度图像空间,使真假虹膜特征具有明显的判别性;用预训练Light CNN(light convolational neural networks)-4网络提取新空间中的虹膜纹理特征;设计三元组损失函数与softmax损失函数训练模型实现二分类任务。结果在两个单源假虹膜数据库上采用闭集检测方式分别取得100%和99.75%的准确率;在多源假虹膜数据库上采用开集检测方式分别取得98.94%和99.06%的准确率。结论本文方法通过空间映射的方式增强真假虹膜纹理之间清晰度的差异,设计三元组损失函数与softmax损失函数训练模型,既增加正负样本集之间的距离差,又提升模型收敛速度。实验结果表明,基于图像空间的分析与变换可有效解决真实虹膜与各类假体虹膜在原始灰度空间中不易区分的问题,并且使网络能够准确检测未知类型的假体虹膜样本,实现虹膜活体检测的最新性能,进一步提升了虹膜活体检测方法的泛化性。

关键词：虹膜活体检测增强型灰度空间三元组网络特征差异泛化性

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