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Difusión para la De-Oclusión: Inpainting de Difusión Consciente de Accesorios para un Reconocimiento Biométrico Auditivo Robusto

Source:arXiv
Autor original:Deeksha Arun et al.
Difusión para la De-Oclusión: Inpainting de Difusión Consciente de Accesorios para un Reconocimiento Biométrico Auditivo Robusto

Imagen generada por Gemini AI

Un estudio evalúa una técnica de restauración de orejas basada en difusión, diseñada para mejorar los sistemas de reconocimiento de orejas afectados por oclusiones causadas por accesorios como pendientes y auriculares. El modelo reconstruye las regiones de la oreja que están ocultas, preservando la precisión anatómica. Pruebas realizadas con diferentes modelos de transformers de visión muestran que esta técnica mejora el rendimiento del reconocimiento, demostrando su utilidad práctica en aplicaciones biométricas.

Técnica de Difusión Mejora el Reconocimiento Biométrico de Orejas en Presencia de Oclusiones

Investigaciones recientes destacan un método de relleno de orejas basado en difusión, diseñado para abordar los desafíos de rendimiento en los sistemas de reconocimiento biométrico de orejas causados por oclusiones de accesorios como pendientes y auriculares. Este enfoque tiene como objetivo mejorar la eficacia de los sistemas de reconocimiento basados en transformadores en escenarios de imagen no restringidos.

Las oclusiones en las orejas obstaculizan significativamente la precisión de los sistemas biométricos que dependen de la morfología de la oreja. El estudio presenta una novedosa ayuda de preprocesamiento que utiliza un modelo de difusión para reconstruir las regiones ocluidas de la oreja, restaurando efectivamente características anatómicas clave como el hélice y el lóbulos.

Metodología y Evaluación

La investigación probó la técnica de relleno basada en difusión en varios modelos de transformadores utilizando conjuntos de datos de referencia. Se genera una máscara de accesorio a partir de la imagen de entrada de la oreja, guiando el proceso de relleno para enfocarse en las áreas afectadas por oclusiones.

Los experimentos revelaron que el método de relleno basado en difusión mejora significativamente el rendimiento del reconocimiento, con niveles de precisión mejorados para los sistemas que implementaron el relleno en comparación con aquellos que no lo hicieron.

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📰 Fuente original: https://arxiv.org/abs/2601.19795v1

Todos los derechos y créditos pertenecen al editor original.

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