CLRecogEye : Curriculum Learning towards exploiting convolution features for Dynamic Iris Recognition
作者: Geetanjali Sharma, Gaurav Jaswal, Aditya Nigam, Raghavendra Ramachandra
分类: cs.CV
发布日期: 2025-11-26
备注: 12 Pages, 3 figures, ISVC conference 2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出CLRecogEye，利用卷积特征和课程学习提升动态虹膜识别的鲁棒性。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 虹膜识别 3D卷积神经网络 课程学习 时空特征 度量学习
📋 核心要点
- 现有虹膜识别方法在旋转、尺度变化、反射和模糊等因素影响下，鲁棒性面临挑战，且缺乏对虹膜时空结构的有效利用。
- CLRecogEye通过将虹膜图像分割成序列，输入3D-CNN学习时空特征，并采用课程学习策略，增强特征的区分性。
- 该方法通过端到端训练，使用triplet和ArcFace损失，在具有挑战性的条件下实现了鲁棒的虹膜认证。
📝 摘要（中文）
虹膜认证算法在识别性能方面取得了显著进展，使其在边境控制、公民身份识别、刑事调查和商业系统等实际应用中极具前景。然而，旋转、尺度、镜面反射和散焦模糊等变化仍然对其鲁棒性构成挑战。此外，大多数现有方法依赖于直接的点对点比较，通常使用余弦或L2距离，而没有有效地利用虹膜模式的时空结构。为了解决这些局限性，我们提出了一种新颖且通用的匹配流程，该流程学习虹膜特征的丰富时空表示。我们的方法首先沿一个维度分割每个虹膜图像，生成一系列子图像，作为3D-CNN的输入，使网络能够捕获空间和时空线索。为了进一步增强时空特征动态的建模，我们以课程学习的方式训练模型。这种设计允许网络将时间依赖性直接嵌入到特征空间中，从而提高深度度量域中的可区分性。该框架以端到端的方式通过 triplet 和 ArcFace 损失进行课程学习训练，即使面临旋转、尺度、反射和模糊等挑战，也能强制执行高度可区分的嵌入。这种设计为虹膜认证提供了一种鲁棒且通用的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有虹膜识别方法对图像质量敏感，在旋转、尺度变化、反射和模糊等因素影响下，识别精度会显著下降。此外，传统方法通常采用点对点的特征比较，忽略了虹膜纹理的时空结构信息，导致区分能力不足。
核心思路：CLRecogEye的核心思路是利用3D卷积神经网络（3D-CNN）提取虹膜图像的时空特征，并通过课程学习（Curriculum Learning）策略，逐步提升模型对复杂虹膜图像的识别能力。通过将虹膜图像分割成序列，3D-CNN能够捕捉虹膜纹理在空间和时间上的动态变化，从而提高特征的区分性。
技术框架：CLRecogEye框架主要包含以下几个阶段：1) 虹膜图像预处理：对虹膜图像进行分割和归一化处理。2) 图像序列生成：将虹膜图像沿一个维度分割成一系列子图像，形成图像序列。3) 3D-CNN特征提取：使用3D-CNN网络提取图像序列的时空特征。4) 课程学习训练：采用课程学习策略，从简单到复杂逐步训练模型。5) 度量学习：使用Triplet Loss和ArcFace Loss进行度量学习，优化特征嵌入空间。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 引入3D-CNN来提取虹膜图像的时空特征，有效利用了虹膜纹理的动态信息。2) 采用课程学习策略，逐步提升模型对复杂虹膜图像的识别能力，避免了模型在训练初期陷入局部最优。3) 将3D-CNN与课程学习相结合，为虹膜识别提供了一种新的思路。
关键设计：在网络结构方面，采用了3D卷积层来捕捉时空信息。在损失函数方面，同时使用了Triplet Loss和ArcFace Loss，Triplet Loss用于拉近同类样本的距离，推远异类样本的距离，ArcFace Loss则通过在角度空间上增加类间距离，进一步提高特征的区分性。课程学习策略的具体实现方式是：首先使用高质量的虹膜图像进行训练，然后逐步增加低质量图像的比例，从而使模型逐渐适应各种复杂的虹膜图像。
📊 实验亮点
该论文提出了一种基于3D-CNN和课程学习的虹膜识别方法，在具有挑战性的数据集上取得了显著的性能提升。通过实验验证，该方法在旋转、尺度变化、反射和模糊等因素影响下，仍然能够保持较高的识别精度，表明其具有较强的鲁棒性和泛化能力。具体性能数据未知，但摘要强调了其在深度度量域中提高了可区分性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高安全性的身份认证场景，如边境安全控制、公民身份识别、金融支付系统、门禁系统等。通过提高虹膜识别的鲁棒性和准确性，可以有效防止身份欺诈和非法入侵，保障社会安全和个人财产安全。未来，该技术还可以与移动设备集成，实现便捷的移动虹膜认证。
📄 摘要（原文）
Iris authentication algorithms have achieved impressive recognition performance, making them highly promising for real-world applications such as border control, citizen identification, and both criminal investigations and commercial systems. However, their robustness is still challenged by variations in rotation, scale, specular reflections, and defocus blur. In addition, most existing approaches rely on straightforward point-to-point comparisons, typically using cosine or L2 distance, without effectively leveraging the spatio-spatial-temporal structure of iris patterns. To address these limitations, we propose a novel and generalized matching pipeline that learns rich spatio-spatial-temporal representations of iris features. Our approach first splits each iris image along one dimension, generating a sequence of sub-images that serve as input to a 3D-CNN, enabling the network to capture both spatial and spatio-spatial-temporal cues. To further enhance the modeling of spatio-spatial-temporal feature dynamics, we train the model in curriculum manner. This design allows the network to embed temporal dependencies directly into the feature space, improving discriminability in the deep metric domain. The framework is trained end-to-end with triplet and ArcFace loss in a curriculum manner, enforcing highly discriminative embeddings despite challenges like rotation, scale, reflections, and blur. This design yields a robust and generalizable solution for iris authentication.Github code: https://github.com/GeetanjaliGTZ/CLRecogEye