Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
一种鲁棒的基于对抗结构的生物特征ROI提取方法 | |
刘凤; 刘浩哲; 张文天; 陈嘉树; 沈琳琳; 王磊 | |
发表期刊 | 自动化学报 |
ISSN | 0254-4156 |
2023 | |
卷号 | 49期号:6页码:1339-1353 |
摘要 | 感兴趣区域(Region of interest, ROI)提取在生物特征识别中,常用于减少后续处理的计算消耗,提高识别模型的准确性,是生物识别系统中预处理的关键步骤.针对生物识别数据,提出了一种鲁棒的ROI提取方法.方法使用语义分割模型作为基础,通过增加全局感知模块,与分割模型形成对抗结构,为模型提供先验知识,补充全局视觉模式信息,解决了语义分割模型的末端收敛困难问题,提高了模型的鲁棒性和泛化能力.在传统二维(2D)指纹、人脸、三维(3D)指纹和指纹汗孔数据集中验证了方法的有效性.实验结果表明,相比于现有方法,所提出的ROI提取方法更具鲁棒性和泛化能力,精度最高. |
关键词 | 感兴趣区域提取 语义分割 对抗结构 生物特征 |
DOI | 10.16383/j.aas.c200156 |
引用统计 | |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56142 |
专题 | 学术期刊_自动化学报 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 刘凤,刘浩哲,张文天,等. 一种鲁棒的基于对抗结构的生物特征ROI提取方法[J]. 自动化学报,2023,49(6):1339-1353. |
APA | 刘凤,刘浩哲,张文天,陈嘉树,沈琳琳,&王磊.(2023).一种鲁棒的基于对抗结构的生物特征ROI提取方法.自动化学报,49(6),1339-1353. |
MLA | 刘凤,et al."一种鲁棒的基于对抗结构的生物特征ROI提取方法".自动化学报 49.6(2023):1339-1353. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
AAS-CN-2020-0156.pdf(12354KB) | 期刊论文 | 出版稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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