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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
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2023
Volume49Issue:6Pages:1339-1353
Abstract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.
Keyword感兴趣区域提取 语义分割 对抗结构 生物特征
DOI10.16383/j.aas.c200156
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/56142
Collection学术期刊_自动化学报
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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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