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...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.展开更多
文摘感兴趣区域(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.
