눈동자 인식 성능 저하를 막기 위해 오클루전(가림)을 식별하고 복원하는 새로운 프레임워크를 제안했어요. 먼저 2D CNN으로 오클루전 유형을 파악하고, 이후 확산 모델로 가려진 영역을 복원해요.
VGG19-HPMNet을 활용해 복원된 눈동자 이미지에서 특징을 추출해 인식 정확도를 높였어요. CASIA-Iris-Thousand 데이터셋 실험 결과, 기존 방식 대비 성능이 향상됐어요.
본 프레임워크는 눈동자 이미지의 오클루전 유형을 식별하고, 손상된 영역을 복원하며, 복원된 눈동자 샘플을 재평가하는 방식으로 작동해요.