Unsupervised detection of non-iris occlusions

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F15%3A00444723" target="_blank" >RIV/67985556:_____/15:00444723 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21240/15:00240483

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2015.02.012" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2015.02.012</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2015.02.012" target="_blank" >10.1016/j.patrec.2015.02.012</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Unsupervised detection of non-iris occlusions

Popis výsledku v původním jazyce

This paper presents a fast precise unsupervised iris defects detection method based on the underlying multispectral spatial probabilistic iris textural model and adaptive thresholding applied to demanding high resolution mobile device measurements. The accurate detection of iris eyelids and reflections is the prerequisite for the accurate iris recognition, both in near-infrared or visible spectrum measurements. The model adaptively learns its parameters on the iris texture part and subsequently checks for iris reflections using the recursive prediction analysis. The method is developed for color eye images from unconstrained mobile devices but it was also successfully tested on the UBIRIS v2 eye database. Our method ranked first from the 97+1 recent Noisy Iris Challenge Evaluation contest alternative methods on this large color iris database using the exact contest data and methodology.

Název v anglickém jazyce

Unsupervised detection of non-iris occlusions

Popis výsledku anglicky

This paper presents a fast precise unsupervised iris defects detection method based on the underlying multispectral spatial probabilistic iris textural model and adaptive thresholding applied to demanding high resolution mobile device measurements. The accurate detection of iris eyelids and reflections is the prerequisite for the accurate iris recognition, both in near-infrared or visible spectrum measurements. The model adaptively learns its parameters on the iris texture part and subsequently checks for iris reflections using the recursive prediction analysis. The method is developed for color eye images from unconstrained mobile devices but it was also successfully tested on the UBIRIS v2 eye database. Our method ranked first from the 97+1 recent Noisy Iris Challenge Evaluation contest alternative methods on this large color iris database using the exact contest data and methodology.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BD - Teorie informace

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA14-10911S" target="_blank" >GA14-10911S: Matematické modelování vzhledu povrchových materiálů</a><br>

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Pattern Recognition Letters

ISSN

0167-8655

e-ISSN

—

Svazek periodika

57

Číslo periodika v rámci svazku

5

Stát vydavatele periodika

NL - Nizozemsko

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

60-65

Kód UT WoS článku

000353350200008

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-84939997157