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Opportunities and challenges for biometrics 专著
Switzerland:Springer, 2020
作者:  Sun, Zhenan;  Li, Qi;  Liu, Yunfan;  Zhu, Yuhao
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复杂场景多模态生物特征获取设备 研究报告
2020
作者:  张堃博
Adobe PDF(13350Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：248/72  |  提交时间：2022/01/21
多模态生物特征  计算成像  主动感知  视场扩展  景深扩展  
Face Anti-Spoofing by Learning Polarization Cues in a Real-World Scenario 会议论文
, Chengdu, China, November 13 - 15, 2020
作者:  Tian, Yu;  Zhang, Kunbo;  Wang, Leyuan;  Sun, Zhenan
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ScleraSegNet: an Improved U-Net Model with Attention for Accurate Sclera Segmentation 会议论文
, Crete, Greece, 4-7 June 2019
作者:  Wang Caiyong;  He Yong;  Liu Yunfan;  He Zhaofeng;  He Ran;  Sun Zhenan
浏览  |  Adobe PDF(313Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：351/83  |  提交时间：2020/06/10
ScleraSegNet: An Attention Assisted U-Net Model for Accurate Sclera Segmentation 期刊论文
IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science, 2020, 卷号: 2, 期号: 1, 页码: 40-54
作者:  Wang, Caiyong;  Wang, Yunlong;  Liu, Yunfan;  He, Zhaofeng;  He, Ran;  Sun, Zhenan
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Sclera segmentation  sclera recognition  U-net  attention mechanism  SSBC  
Long video question answering: A Matching-guided Attention Model 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2020, 卷号: 102, 期号: 1, 页码: 11
作者:  Wang, Weining;  Huang, Yan;  Wang, Liang
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Long video QA  Matching-guided attention  
Towards Complete and Accurate Iris Segmentation Using Deep Multi-Task Attention Network for Non-Cooperative Iris Recognition 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION FORENSICS AND SECURITY, 2020, 卷号: 15, 期号: 1, 页码: 2944-2959
作者:  Wang, Caiyong;  Muhammad, Jawad;  Wang, Yunlong;  He, Zhaofeng;  Sun, Zhenan
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Iris segmentation  iris localization  attention mechanism  multi-task learning  iris recognition  
Deep Unbiased Embedding Transfer for Zero-Shot Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2020, 卷号: 29, 期号: 29, 页码: 1958-1971
作者:  Jia, Zhen;  Zhang, Zhang;  Wang, Liang;  Shan, Caifeng;  Tan, Tieniu
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Visualization  Feature extraction  Semantics  Training  Seals  Prototypes  Indexes  Zero-shot learning  image classification  projection domain shift  convolutional neural network  generative adversarial network