ResNet 모델을 이용한 눈 주변 영역의 특징 추출 및 개인 인증

김민기

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김민기 (경상대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제22권 제12호

발행연도: 2019.12

수록면: 1,347 - 1,355 (9page)

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Deep learning approach based on convolution neural network (CNN) has extensively studied in the field of computer vision. However, periocular feature extraction using CNN was not well studied because it is practically impossible to collect large volume of biometric data. This study uses the ResNet model which was trained with the ImageNet dataset. To overcome the problem of insufficient training data, we focused on the training of multi-layer perception (MLP) having simple structure rather than training the CNN having complex structure. It first extracts features using the pretrained ResNet model and reduces the feature dimension by principle component analysis (PCA), then trains a MLP classifier. Experimental results with the public periocular dataset UBIPr show that the proposed method is effective in person authentication using periocular region. Especially it has the advantage which can be directly applied for other biometric traits.

#Periocular Region #Authentication #CNN #MLP

참고문헌 (19)

참고문헌 신청

F. P. Mahdi / 2017 / Face Recognition-based Real-time System for Surveillance / Intelligent Decision Techniques 11(1):79~92

M. Uzair / 2015 / Periocular Region-based Person Identification in the Visible, Intrared and Hyperspectrul Imagery / Nurocomputing 149:854~867

U. Park / 2011 / Periocular Biometrics in the Visible Spectrum / IEEE Transaction on Information Forensics and Security 6(1):96~106

C. N. Padole / 2012 / Periocular Recognition : Analysis of Performance Degradation Factors / Proceedings of International Conference on Biometrics :439~445

J. M. Smereka / 2013 / What is a ‘Good’ Periocular Region for Recognition? / Proceedings of the IEEE International Workshop on Computer Vision and Pattern Recognition :117~124

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김민기

소속기관 경상국립대학교

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논문수 35 이용수 4,036

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