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Iris Segmentation Based on Improved U-Net Network Model 개선된 U-Net 네트워크 모델을 기반으로 한 붓꽃 분할

Chunhui GAO, Guorui FENG, Yanli REN, Lizhuang LIU

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요약 :

홍채 사진에서 영역을 정확하게 분할하는 것은 인식 시스템의 신뢰성에 중요한 영향을 미칩니다. 본 편지에서는 U-Net 기반의 엔드투엔드 심층신경망을 제시합니다. 조밀한 연결 블록을 사용하여 원래 컨벌루션 레이어를 대체하므로 피처 레이어의 재사용률을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 제안된 방법은 업샘플링 과정(병합 계층)의 업샘플링 단계와 다운샘플링 단계의 동일 규모 특징 맵을 결합하기 위해 U-net의 스킵 연결을 사용합니다. 다운샘플링의 마지막 레이어에서는 확장된 컨볼루션을 사용합니다. 확장된 컨볼루션은 홍채 영역 위치 파악 정확도와 홍채 가장자리 픽셀 예측 정확도의 균형을 유지하여 네트워크 성능을 더욱 향상시킵니다. Casia v4 Interval 및 IITD 데이터 세트에서 실행되는 실험은 제안된 방법이 분할 성능을 향상시키는 것을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E102-A No.8 pp.982-985
발행일
2019/08/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E102.A.982
원고의 종류
LETTER
범주
신경망과 생명공학

작성자

Chunhui GAO
  Shanghai University
Guorui FENG
  Shanghai University
Yanli REN
  Shanghai University
Lizhuang LIU
  Shanghai Advance Research Institute

키워드