Biometrics is the science of identifying an individual based on their intrinsic anatomical or behavioural characteristics, such as fingerprints, face, iris, gait, and voice. Iris recognition is one of the most successful methods because it exploits the rich texture of the human iris, which is unique even for twins and does not degrade with age. Modern approaches to iris recognition utilize deep learning to segment the valid portion of the iris from the rest of the eye, so it can then be encoded, stored and compared. This paper aims to improve the accuracy of iris semantic segmentation systems by introducing a novel data augmentation technique. Our method can transform an iris image with a certain dilation level into any desired dilation level, thus augmenting the variability and number of training examples from a small dataset. The proposed method is fast and does not require training. The results indicate that our data augmentation method can improve segmentation accuracy up to 15% for images with high pupil dilation, which creates a more reliable iris recognition pipeline, even under extreme dilation.

由于长距离，照明变化，有限的用户合作和移动科目，虹膜分割和定位在不受约束环境中具有挑战性。为了解决这个问题，我们介绍了一个U-Net，具有预先培训的MobileNetv2深神经网络方法。我们使用MobileNetv2的预先训练的权重，用于想象成数据集，并在虹膜识别和本地化域上进行微调。此外，我们推出了一个名为Kartalol的新数据集，以更好地评估虹膜识别方案中的检测器。为了提供域适应，我们可以在Casia-Iris-Asia，Casia-Iris-M1和Casia-Iris-Africa和Casia-Iris-Africa和我们的数据集中微调MobileNetv2模型。我们还通过执行左右翻转，旋转，缩放和亮度来增强数据。我们通过迭代所提供的数据集中的图像来选择二进制掩码的二值化阈值。沿着Kartalol DataSet，Casia-Iris-Asia，Casia-Iris-M1，Casia-Iris-M1，Casia-Iris-M1，Casia-Iris-M1，Casia-Iris-M1，Casia-Iris-M1培训。实验结果强调了我们的方法在基于移动的基准上超越了最先进的方法。代码和评估结果在https://github.com/jalilnkh/kartalol-nir -isl2021031301上公开可用。

由于瞳孔大小变化而导致的非线性虹膜纹理变形是导致虹膜识别中真正比较分数的类内差异的主要因素之一。在虹膜识别的主要方法中，环形虹膜区域的大小线性缩放到规范矩形，在编码和匹配中进一步使用。然而，虹膜括约肌和扩张肌的生物复杂性导致虹膜特征的运动在学生大小的函数中是非线性的，而不仅仅是沿着径向路径的组织。或者，与基于虹膜肌肉的生物力学的现有理论模型，在本文中，我们提出了一种新型的基于Deep AutoCoder的模型，该模型可以直接从数据中直接从数据中直接学习虹膜纹理特征的复杂运动。提出的模型采用两个输入，（a）具有初始瞳孔大小的ISO兼容近红外虹膜图像，以及（b）定义虹膜目标形状的二进制掩码。该模型使虹膜纹理的所有必要的非线性变形使图像（a）中的虹膜形状与目标蒙版（b）提供的形状相匹配。损失函数的身份保护成分有助于模型找到保留身份的变形，而不仅仅是生成样品的视觉现实主义。我们还展示了该模型的两个直接应用：与线性模型相比，虹膜识别算法中的虹膜纹理变形更好，以及创建可以帮助人类法医检查人员的生成算法，他们可能需要比较虹膜图像与学生差异很大的图像扩张。我们提供源代码和模型权重，以及本文。

虹膜识别生活人员是一项成熟的生物识别方式，这些模型已通过政府ID计划，边境交通，选民登记和重复，以解锁移动电话。另一方面，最近出现了识别死者模式的死者受试者的可能性。在本文中，我们提出了一种基于端到端的深度学习方法，用于后期虹膜虹膜分割和具有特殊可视化技术的识别，旨在支持您的努力中取证人类审查员。所提出的后期虹膜分割方法优于现有技术，并且除虹膜环上，如古典虹膜分割方法 - 检测眼部分解过程所引起的异常区域，如犁沟或干燥和皱纹的不规则镜面亮点角膜。该方法培训并验证了从171名尸体获取的数据，保存在核心条件下，并在从259名死亡科目获得的主题脱节数据上进行测试。据我们所知，这是迄今为止迄今为止的虹膜识别研究中使用的最大数据核心。纸张提供了该方法的源代码。测试数据将通过刑事司法数据（NACJD）档案馆的国家档案提供。

这项研究提出了一种检测近距离红外（NIR）眼周眼图像的酒精消耗的方法。该研究的重点是确定外部因素（例如酒精对中枢神经系统（CNS））的影响。目的是分析这如何影响虹膜和学生运动，以及是否可以使用标准的Iris NIR相机捕获这些更改。本文提出了一个新型的融合胶囊网络（F-CAPSNET），以对饮酒受试者拍摄的虹膜NIR图像进行分类。结果表明，使用一半参数作为标准胶囊网络算法，F-CAPSNET算法可以检测IRIS NIR图像中的酒精消耗，精度为92.3％。这项工作是开发自动系统以估计“适合值班”并防止因饮酒而导致事故的一步。

已经广泛地研究了使用虹膜和围眼区域作为生物特征，主要是由于虹膜特征的奇异性以及当图像分辨率不足以提取虹膜信息时的奇异区域的使用。除了提供有关个人身份的信息外，还可以探索从这些特征提取的功能，以获得其他信息，例如个人的性别，药物使用的影响，隐形眼镜的使用，欺骗等。这项工作提出了对为眼部识别创建的数据库的调查，详细说明其协议以及如何获取其图像。我们还描述并讨论了最受欢迎的眼镜识别比赛（比赛），突出了所提交的算法，只使用Iris特征和融合虹膜和周边地区信息实现了最佳结果。最后，我们描述了一些相关工程，将深度学习技术应用于眼镜识别，并指出了新的挑战和未来方向。考虑到有大量的眼部数据库，并且每个人通常都设计用于特定问题，我们认为这项调查可以广泛概述眼部生物识别学中的挑战。

Current state-of-the-art segmentation techniques for ocular images are critically dependent on large-scale annotated datasets, which are labor-intensive to gather and often raise privacy concerns. In this paper, we present a novel framework, called BiOcularGAN, capable of generating synthetic large-scale datasets of photorealistic (visible light and near-infrared) ocular images, together with corresponding segmentation labels to address these issues. At its core, the framework relies on a novel Dual-Branch StyleGAN2 (DB-StyleGAN2) model that facilitates bimodal image generation, and a Semantic Mask Generator (SMG) component that produces semantic annotations by exploiting latent features of the DB-StyleGAN2 model. We evaluate BiOcularGAN through extensive experiments across five diverse ocular datasets and analyze the effects of bimodal data generation on image quality and the produced annotations. Our experimental results show that BiOcularGAN is able to produce high-quality matching bimodal images and annotations (with minimal manual intervention) that can be used to train highly competitive (deep) segmentation models (in a privacy aware-manner) that perform well across multiple real-world datasets. The source code for the BiOcularGAN framework is publicly available at https://github.com/dariant/BiOcularGAN.

Periocular recognition has gained attention recently due to demands of increased robustness of face or iris in less controlled scenarios. We present a new system for eye detection based on complex symmetry filters, which has the advantage of not needing training. Also, separability of the filters allows faster detection via one-dimensional convolutions. This system is used as input to a periocular algorithm based on retinotopic sampling grids and Gabor spectrum decomposition. The evaluation framework is composed of six databases acquired both with near-infrared and visible sensors. The experimental setup is complemented with four iris matchers, used for fusion experiments. The eye detection system presented shows very high accuracy with near-infrared data, and a reasonable good accuracy with one visible database. Regarding the periocular system, it exhibits great robustness to small errors in locating the eye centre, as well as to scale changes of the input image. The density of the sampling grid can also be reduced without sacrificing accuracy. Lastly, despite the poorer performance of the iris matchers with visible data, fusion with the periocular system can provide an improvement of more than 20%. The six databases used have been manually annotated, with the annotation made publicly available.

在“封闭设置”场景中的评估之外，在呈现虹膜识别的演示攻击检测（PAD）中的研究基本上已经转移，以强调概括培训数据中不存在的演示攻击类型的能力。本文提供了几项贡献，可以理解和扩展开放式虹膜垫的最先进。首先，它描述了虹膜垫迄今为止最权威的评估。我们已经为此问题策划了最大的公共可用图像数据集，该数据集从先前由各个组发布的26个基准中绘制出来，并在本文的期刊版本中添加了150,000张图像，以创建一组450,000张代表正宗Iris和7的图像演示攻击工具的类型（PAI）。我们制定了一项保留的评估协议，并表明封闭式评估中的最佳算法在开放集情况下在多种攻击类型上都会显示出灾难性的失败。这包括在最新的Livdet-IRIS 2020竞赛中表现良好的算法，这可能来自以下事实：Livdet-IRIS协议强调隔离图像而不是看不见的攻击类型。其次，我们评估了当今可用的五种开源虹膜呈现攻击算法的准确性，其中一种是本文新近提出的，并建立了一种合奏方法，该方法以大幅度的利润击败了Livdet-IRIS 2020的获胜者。本文表明，当训练期间所有PAIS都知道时，封闭设置的虹膜垫是一个解决问题，多种算法显示出非常高的精度，而开放式虹膜垫（正确评估）尚未解决。新创建的数据集，新的开源算法和评估协议可公开使用本文的期刊版本，提供了研究人员可以用来衡量这一重要问题的进度的实验文物。

本文介绍了基于仅使用合成数据训练的深卷积神经网络的人体部位分割的新框架。该方法实现了尖端的结果，而无需培训具有人体部位的真实注释数据的模型。我们的贡献包括数据生成管道，该管道利用游戏引擎来创建用于训练网络的合成数据，以及一种结合边缘响应映射和自适应直方图均衡的新型预处理模块，以指导网络来学习网络人体部位的形状确保对照明条件的变化的稳健性。为了选择最佳候选架构，我们对真正的人体四肢的手动注释图像进行详尽的测试。我们进一步将我们的方法与若干高端商业分割工具进行了对体零分割任务的几个。结果表明，我们的方法通过显着的余量优于其他模型。最后，我们展示了一个消融研究来验证我们的预处理模块。通过本文，我们释放了所提出的方法以及所获取的数据集的实现。

这项研究提出了一种新的数据库和方法，以检测由于酒精，药物消耗和昏昏欲睡而导致的警报条件的减少，而近亲（NIR）眼球周围眼部图像。该研究的重点是确定外部因素对中枢神经系统（CNS）的影响。目的是分析这如何影响虹膜和学生运动行为，以及是否可以用标准的IRIS NIR捕获装置对这些更改进行分类。本文提出了修改的MobileNetV2，以对来自酒精/药物/嗜睡影响的受试者拍摄的虹膜NIR图像进行分类。结果表明，基于MobileNETV2的分类器可以在耐心等方面从饮酒和药物消耗后捕获的虹膜样品的不合适性条件，分别检测精度分别为91.3％和99.1％。嗜睡状况是最具挑战性的72.4％。对于属于FIT/UNFIT类的两类分组图像，该模型的准确度分别为94.0％和84.0％，使用的参数数量较小，而不是标准的深度学习网络算法。这项工作是开发自动系统以对“适合值班”进行分类并防止因酒精/吸毒和嗜睡而导致事故的生物识别应用程序迈出的一步。

In this study the authors will look at the detection and segmentation of the iris and its influence on the overall performance of the iris-biometric tool chain. The authors will examine whether the segmentation accuracy, based on conformance with a ground truth, can serve as a predictor for the overall performance of the iris-biometric tool chain. That is: If the segmentation accuracy is improved will this always improve the overall performance? Furthermore, the authors will systematically evaluate the influence of segmentation parameters, pupillary and limbic boundary and normalisation centre (based on Daugman's rubbersheet model), on the rest of the iris-biometric tool chain. The authors will investigate if accurately finding these parameters is important and how consistency, that is, extracting the same exact region of the iris during segmenting, influences the overall performance.

我们介绍了世界上最大的统一公共数据集的眼睛图像，该图像是用头部安装的设备拍摄的。 TEYED带有七个不同的头部注射痕迹。其中，将两个眼动仪集成到虚拟现实（VR）或增强现实（AR）设备中。 TEYED中的图像是从各种任务中获得的，包括乘车，模拟器骑行，户外运动活动和日常室内活动。数据集包括2D \＆3D地标，语义分割，3D眼球注释以及所有图像的注视向量和眼动类型。为学生，虹膜和眼皮提供了地标和语义分割。视频长度从几分钟到几个小时不等。 TEYED拥有超过2000万次精心注释的图像，为在现代VR和AR应用中的计算机视觉，眼睛跟踪和凝视估算领域的研究中提供了一个独特的，连贯的资源和宝贵的基础。只需通过ftp作为用户teyeduser连接而在nephrit.cs.uni-tuebingen.de（ftp：//teyeduser@nephrit.cs.uni-tuebingen.de）上进行数据和代码。

不工会是骨科诊所面临的针对技术困难和高成本拍摄骨间毛细血管面临的挑战之一。细分容器和填充毛细血管对于理解毛细血管生长遇到的障碍至关重要。但是，现有用于血管分割的数据集主要集中在人体的大血管上，缺乏标记的毛细管图像数据集极大地限制了血管分割和毛细血管填充的方法论开发和应用。在这里，我们提出了一个名为IFCIS-155的基准数据集，由155个2D毛细管图像组成，该图像具有分割边界和由生物医学专家注释的血管填充物，以及19个大型高分辨率3D 3D毛细管图像。为了获得更好的骨间毛细血管图像，我们利用最先进的免疫荧光成像技术来突出骨间毛细血管的丰富血管形态。我们进行全面的实验，以验证数据集和基准测试深度学习模型的有效性（\ eg UNET/UNET ++和修改后的UNET/UNET ++）。我们的工作提供了一个基准数据集，用于培训毛细管图像细分的深度学习模型，并为未来的毛细管研究提供了潜在的工具。 IFCIS-155数据集和代码均可在\ url {https://github.com/ncclabsustech/ifcis-55}上公开获得。

深度神经网络在人类分析中已经普遍存在，增强了应用的性能，例如生物识别识别，动作识别以及人重新识别。但是，此类网络的性能通过可用的培训数据缩放。在人类分析中，对大规模数据集的需求构成了严重的挑战，因为数据收集乏味，廉价，昂贵，并且必须遵守数据保护法。当前的研究研究了\ textit {合成数据}的生成，作为在现场收集真实数据的有效且具有隐私性的替代方案。这项调查介绍了基本定义和方法，在生成和采用合成数据进行人类分析时必不可少。我们进行了一项调查，总结了当前的最新方法以及使用合成数据的主要好处。我们还提供了公开可用的合成数据集和生成模型的概述。最后，我们讨论了该领域的局限性以及开放研究问题。这项调查旨在为人类分析领域的研究人员和从业人员提供。

法医虹膜认可，而不是活着的Iris认可，是一个新兴的研究领域，它利用Iris Biometrics的判别能力来帮助人类检查员识别死者。作为一种主要是人为控制的任务，作为一种基于机器学习的技术，法医识别是在验证后识别任务中对人类专业知识的“备份”。因此，机器学习模型必须是（a）可解释的，并且（b）验尸特异性，以说明衰减眼组织的变化。在这项工作中，我们提出了一种满足需求的方法，并以人类感知的方式以一种新颖的方式接近验尸的创建。我们首先使用人类突出的图像区域的注释来训练基于学习的特征探测器，这是他们的决策。实际上，该方法直接从人类那里学习可解释的特征，而不是纯粹的数据驱动特征。其次，区域虹膜代码（同样，具有人体驱动的过滤内核）用于配对检测到的虹膜斑块，这些颗粒被转化为基于斑块的比较分数。通过这种方式，我们的方法为人类考官提供了人为理解的视觉提示，以证明身份决定和相应的置信度得分是合理的。当在259名死者的验尸虹膜图像的数据集上进行测试时，提出的三个最佳虹膜匹配者中提出的方法位置比商业（非人类互换）的Verieye方法更好。我们提出了一种独特的验尸后虹膜识别方法，该方法接受了人类显着性的培训，可以在法医检查的背景下提供完全解释的比较结果，从而实现最先进的识别表现。

我们提出了一条新型的神经管道Msgazenet，该管道通过通过多发射框架利用眼睛解剖学信息来学习凝视的表示。我们提出的解决方案包括两个组件，首先是一个用于隔离解剖眼区域的网络，以及第二个用于多发达凝视估计的网络。眼睛区域的隔离是通过U-NET样式网络进行的，我们使用合成数据集训练该网络，该数据集包含可见眼球和虹膜区域的眼睛区域掩模。此阶段使用的合成数据集是一个由60,000张眼睛图像组成的新数据集，我们使用眼视线模拟器Unityeyes创建。然后将眼睛区域隔离网络转移到真实域，以生成真实世界图像的面具。为了成功进行转移，我们在训练过程中利用域随机化，这允许合成图像从较大的差异中受益，并在类似于伪影的增强的帮助下从更大的差异中受益。然后，生成的眼睛区域掩模与原始眼睛图像一起用作我们凝视估计网络的多式输入。我们在三个基准凝视估计数据集（Mpiigaze，Eyediap和Utmultiview）上评估框架，在那里我们通过分别获得7.57％和1.85％的性能，在Eyediap和Utmultiview数据集上设置了新的最新技术Mpiigaze的竞争性能。我们还研究了方法在数据中的噪声方面的鲁棒性，并证明我们的模型对噪声数据不太敏感。最后，我们执行各种实验，包括消融研究，以评估解决方案中不同组件和设计选择的贡献。

语义图像分割是手术中的背景知识和自治机器人的重要前提。本领域的状态专注于在微创手术期间获得的传统RGB视频数据，但基于光谱成像数据的全景语义分割并在开放手术期间获得几乎没有注意到日期。为了解决文献中的这种差距，我们正在研究基于在开放手术环境中获得的猪的高光谱成像（HSI）数据的以下研究问题：（1）基于神经网络的HSI数据的充分表示是完全自动化的器官分割，尤其是关于数据的空间粒度（像素与Superpixels与Patches与完整图像）的空间粒度？ （2）在执行语义器官分割时，是否有利用HSI数据使用HSI数据，即RGB数据和处理的HSI数据（例如氧合等组织参数）？根据基于20猪的506个HSI图像的全面验证研究，共注释了19个类，基于深度的学习的分割性能 - 贯穿模态 - 与输入数据的空间上下文一致。未处理的HSI数据提供优于RGB数据或来自摄像机提供商的处理数据，其中优势随着输入到神经网络的输入的尺寸而增加。最大性能（应用于整个图像的HSI）产生了0.89（标准偏差（SD）0.04）的平均骰子相似度系数（DSC），其在帧间间变异性（DSC为0.89（SD 0.07）的范围内。我们得出结论，HSI可以成为全自动手术场景理解的强大的图像模型，其具有传统成像的许多优点，包括恢复额外功能组织信息的能力。

For satellite images, the presence of clouds presents a problem as clouds obscure more than half to two-thirds of the ground information. This problem causes many issues for reliability in a noise-free environment to communicate data and other applications that need seamless monitoring. Removing the clouds from the images while keeping the background pixels intact can help address the mentioned issues. Recently, deep learning methods have become popular for researching cloud removal by demonstrating promising results, among which Generative Adversarial Networks (GAN) have shown considerably better performance. In this project, we aim to address cloud removal from satellite images using AttentionGAN and then compare our results by reproducing the results obtained using traditional GANs and auto-encoders. We use RICE dataset. The outcome of this project can be used to develop applications that require cloud-free satellite images. Moreover, our results could be helpful for making further research improvements.

在这项工作中，我们设计了一个完全复杂的神经网络，用于虹膜识别的任务。与一般物体识别的问题不同，在实际值的神经网络可以用于提取相关特征的情况下，虹膜识别取决于从输入的虹膜纹理提取两个相位和幅度信息，以便更好地表示其生物识别内容。这需要提取和处理不能由实值神经网络有效处理的相位信息。在这方面，我们设计了一个完全复杂的神经网络，可以更好地捕获虹膜纹理的多尺度，多分辨率和多向阶段和多向阶段和幅度特征。我们展示了具有用于生成经典iRIscode的Gabor小波的提出的复合值虹膜识别网络的强烈对应关系;然而，所提出的方法使得能够为IRIS识别量身定​​制的自动复数特征学习的新能力。我们对三个基准数据集进行实验 - Nd-Crosssensor-2013，Casia-Iris-千和Ubiris.v2 - 并显示了拟议网络的虹膜识别任务的好处。我们利用可视化方案来传达复合网络的方式，与标准的实际网络相比，从虹膜纹理提取根本不同的特征。