UniNet-Pytorch

An accurate and generalizable deep learning framework for iris recognition.

参见:
Zijing Zhao and Ajay Kumar, "Towards More Accurate Iris Recognition Using Deeply Learned Spatially Corresponding Features", Internation Conference on Computer Vision (ICCV), Spotlight, Venice, Italy, 2017.

• 论文
• 代码

Install

• Python 3.6
• Pytorch 1.0
• torchvision 0.2.2
• opencv 3.4
• caffe(可选,用于模型转换)
• tqdm(可选,看着舒服)

Code structure

• ICCV17_release
  • 论文附带的源代码与caffe模型
• models
  • 转换得到的Pytorch模型,其中将原论文中提到的FeatNet与MaskNet分开保存
• util
  • caffemodel2pth.py
    • 将caffemodel中的网络参数转存为pth格式,可被pytorch加载
  • normalize.py
    • 虹膜图像归一化
  • normalize_tool.py
    • 虹膜图像归一化工具
    • 左键标注, 右键画圆(至少3个点), 'q'键确认, 其他键取消
    • 先虹膜, 后瞳孔
  • segment.py
    • 虹膜图像分割
• enroll_dataset.py
  • 注册整个文件夹中的图像
• enroll_single.py
  • 注册单个的图像
• evaluation.py
  • 评估用代码
  • TODO:代码性能测试
• match.py
  • 比对代码
  • TODO:速度极慢, python的多线程无用,需要设计成batch的
  • TODO:代码太老了
• verify.py
  • 识别代码, 将提取得到的mat与文件夹里的全部mat比对