Razpoznavanje šarenice z uporabo globokega učenjaLozej, Juš (Avtor) Peer, Peter (Mentor) Štruc, Vitomir (Komentor) Razpoznavanje šarenicegloboko učenjekonvolucijske nevronske mrežebiometrijaKljub izjemni rasti globokega učenja v zadnjih letih, do sedaj še ni bil razvit globok cevovod za razpoznavo šarenice. V nadaljevanju predstavljamo splošno arhitekturo za razpoznavo šarenice navdihnjeno po strukturi tradicionalnega cevovoda za razpoznavo šarenice. Naš cevovod je zaključena konvolucijska nevronska mreža sestavljena iz dveh visoko-nivojskih gradnikov: segmentacije in razpoznave. Z množenjem izhoda segmentacijskega dela model izloči področja, ki ne pripadajo šarenici in jih poda razpoznavi. Razpoznavni del iz šarenice izlušči značilke, katere uporabimo pri razpoznavi oseb. Naša metoda je na testnih podatkovnih zbirkah dosegla visoke rezultate. Na zbirki Casia-Iris-Thousand je dosegla natančnost prvega ranga 95,12 % in na zbirki SBVPI natančnost 92,33 %. Implementirali smo tudi med-podatkovni model, naučen na vzorcih obeh zbirk, ki je na sklopu zbirk dosegel natančnost 88,53 %. Naša metoda je presegla uspešnost in hitrost tradicionalnega cevovoda. Naš cevovod, kolikor vemo, predstavlja prvo implementacijo globoke nevronske mreže, ki znotraj svoje strukture segmentira področje šarenice in to nato razpozna. Za razliko od trenutnih pristopov naš razpozna osebo na podlagi izvorne nenormalizirane slike očesa.20182018-11-15 16:05:04Magistrsko delo/naloga105260sl