去遮挡扩散:面向附件的扩散修复用于稳健的耳生物识别

Gemini AI生成的图像
一项研究评估了一种基于扩散的耳朵修复技术,旨在提高因耳环和耳机等配饰遮挡而受到影响的耳部识别系统。该模型能够重建被遮挡的耳部区域,同时保持解剖学的准确性。在对多种视觉变换器模型进行测试后,结果显示该技术能够显著提升识别性能,证明了其在生物识别应用中的实用价值。
扩散技术提升耳部生物识别在遮挡情况下的表现
最近的研究强调了一种基于扩散的耳部修复方法,旨在解决耳部生物识别系统因耳环和耳机等配饰产生的遮挡问题所带来的性能挑战。该方法旨在提高基于变换器的识别系统在无约束成像场景中的效率。
耳部遮挡显著影响依赖耳部形态的生物识别系统的准确性。研究介绍了一种新颖的预处理工具,利用扩散模型重建被遮挡的耳部区域,有效恢复关键的解剖特征,如耳廓和耳垂。
方法论与评估
该研究在基准数据集上测试了基于扩散的修复技术在不同变换器模型中的表现。通过输入耳部图像生成配饰掩模,指导修复过程专注于受遮挡影响的区域。
实验结果表明,基于扩散的修复方法显著提升了识别性能,实施修复的系统相比于未实施修复的系统在准确性上有了明显改善。
相关主题:
耳部遮挡扩散修复生物识别变压器型识别系统预处理手段
📰 原始来源: https://arxiv.org/abs/2601.19795v1
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