Enhancement of eye socket recognition performance using inverse histogram fusion images and the Gabor transform

Harisu Abdullahi Shehu; Ibrahim Furkan Ince; Faruk Bulut

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자료유형: 학술저널

저자정보: Harisu Abdullahi Shehu Ibrahim Furkan Ince Faruk Bulut

저널정보: 한국전자통신연구원 [ETRI] ETRI Journal ETRI Journal 제47권 제1호

발행연도: 2025.2

수록면: 123 - 133 (11page)

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The eye socket is a cavity in the skull that encloses the eyeball and its sur-rounding muscles. It has unique shapes in individuals. This study proposes a new recognition method that relies on the eye socket shape and region. This method involves the utilization of an inverse histogram fusion image to gener-ate Gabor features from the identified eye socket regions. These Gabor features are subsequently transformed into Gabor images and employed for recognition by utilizing both traditional methods and deep-learning models. Four distinct benchmark datasets (Flickr30, BioID, Masked AT & T, and CK+) were used to evaluate the method’s performance. These datasets encompass a range of per-spectives, including variations in eye shape, covering, and angles. Experimen-tal results and comparative studies indicate that the proposed method achieved a significantly (p <0:001) higher accuracy (average value greater than 92.18%) than that of the relevant identity recognition method and state-of-the-art deep networks (average value less than 78%). We conclude that this improved gen-eralization has significant implications for advancing the methodologies employed for identity recognition.

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