Jun, 2018

应用全卷积网络和生成对抗网络进行巩膜分割

PDF
TL;DR通过 FCN 和 GAN 的两种方法，基于分割技术实现了眼白识别。通过在新的数据库上进行实验，得到了分别为 87.48％和 88.32％的 F-score 指标的结果。
biometricssclera recognitionsegmentationfcngan
发现论文，激发创造
  • 基于注意力机制的编解码卷积神经网络用于眼部分割

    该篇论文提出了一种基于卷积神经网络的注意力编码器 - 解码器网络模型，用于迅速高效地对眼睛各部分进行分割，包括巩膜、虹膜、瞳孔和背景，取得了较好的结果。

    Oct, 2019

  • 基于级联的三维全卷积网络在医学图像分割中的应用

    通过在多个解剖结构 (从大器官到细小血管) 的计算机断层扫描手动标记的数据上训练多分类的三维卷积神经网络，该研究展示了基于三维全卷积神经网络的医学图像语义分割的实现和鲁棒性的突破，所提出的粗略到精细的两阶段方法达到了最先进水平。

    Mar, 2018

  • 基于改进的全卷积神经网络和分层 Dice 损失的脑肿瘤分割

    本研究采用多种流行的 FCNN 模型，在其基础上进行网络结构调整并使用分层 Dice 损失函数来提高基于 MRI 图像的脑肿瘤分割效果。经过大量实验对比，验证了新型网络和损失函数相比于传统方法在精度、召回率、mIoU 和 DSC 等性能指标上的有效性。

    Dec, 2017

  • 基于形状全卷积网络的 3D 形状分割

    本文提出一种新的形状全卷积网络 (Shape Fully Convolutional Networks，SFCN) 架构，用于三维形状的分割，该架构基于图形卷积和池化操作。同时，基于 SFCN 架构，还提出了一种新的形状分割方法，并采用基于特征投票的多标签图割算法来优化 SFCN 预测得到的分割结果。实验结果表明，我们的方法在学习和预测相似或不同特征的混合形状数据集方面表现出很好的效果。

    Feb, 2017

  • 用于腹部多器官分割的多尺度金字塔 3D 全卷积网络

    本文提出一种新的方法通过采用自动上下文来利用多尺度堆叠 3D FCN 金字塔，从而提高分辨率执行语义分割。 我们在手动注释的 377 个胃手术的 CT 影像数据集上训练和验证模型，并获得近 90％的 Dice 分数。

    Jun, 2018

  • 目标边界引导的语义分割

    本文介绍了一种名为 OBG-FCN 的全卷积神经网络，它能够利用物体边界信息以完成更为精细的语义分割，其在 PASCAL VOC 分割基准测试上得到了显著的优化。

    Mar, 2016

  • 基于生成对抗网络的皮损分割

    使用对抗学习的算法开发的可自动生成皮肤病变掩膜的 EGAN 算法，可应用于皮肤癌病变的计算机辅助诊断，其精度比当前最先进的基于皮损分割的方法高出 2% 的 Dice 系数，1% 的 Jaccard 相似度，和 1% 的准确度。

    May, 2023

  • 使用生成对抗网络合成虹膜图像：调查与比较分析

    使用基于生成对抗网络的合成虹膜图像生成技术进行全面评估，旨在为培训和测试虹膜识别系统和攻击检测器提供真实和可用的虹膜图像。该综述分析了不同模型生成的图像在真实性、唯一性和生物特征实用性方面的优缺点，以发展稳健的虹膜匹配器和攻击检测器。

    Apr, 2024

  • 利用 DCGAN 和深度 CNN 缓解演示攻击

    本研究旨在使用深度学习技术，通过 DĆGAN 技术生成逼真的合成图像，以识别并防止生物特征认证中的攻击，我们在三种不同的生物特征数据集上使用我们的深度 CNN 模型，测试准确率最高达 97％。

    Jun, 2022

  • 图像语义分割的图卷积神经网络

    基于全卷积网络（FCN）的图形模型 Graph-FCN 用于图像语义分割，将图像网格数据扩展为图形结构数据，然后应用图形卷积网络解决图形节点分类问题，与原始 FCN 模型相比在 VOC 数据集上实现了竞争性的 mIOU 性能提升约 1.34％。

    Jan, 2020