IrisBeautyDet：虹膜定位和美瞳检测网络

来源：计算机工程与应用杂志2023年第2期北京时间：

作者：陈旭旗, 沈文忠

单位：上海电力大学 电子与信息工程学院，上海 201306

摘要：虹膜活体检测是虹膜识别中涉及安全的重要环节之一，也是虹膜识别领域亟待解决的问题之一，其中美瞳检测是虹膜活体检测中最具挑战性的领域。提出了一种基于SSD（single shot multibox detector）目标检测网络的虹膜定位和美瞳检测算法IrisBeautyDet，并对网络结构进行轻量化处理，引入MobileNet主干网络显著减少模型计算量，极大提高速度。采用空间注意力和通道注意力机制，进一步提高模型准确率。实验表明，在CASIA-Iris和圣母大学NDCLD的活体和美瞳虹膜数据集上，该算法具有较好的泛化能力和鲁棒性，相比原始SSD算法，IrisBeautyDet具有更少的参数量、更快的实时性和更高的准确率。相比原始SSD网络模型，该模型大小从91.1 MB下降到26.1 MB，同时将检测速度从29.68 frame/s提高到41.88 frame/s，对活体类和美瞳类的检测精确率达到99.21%和98.61%。利用导向反向传播（guided-backpropagation）对检测特征图进行可视化，分析并优化网络模型使其更有效地提取美瞳纹理特征。

关键词：美瞳检测,虹膜活体检测,呈现攻击检测,注意力机制,轻量级网络,特征图可视化