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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-10-03 13:55 CNNを用いた低解像度虹彩画像からの認証特徴量予測 ○渡邉 崚・亀山啓輔（筑波大）  BioX2019-55 |
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| 抄録 | （和） | 虹彩認証においてDaugmanによるGaborフィルタを用いた特徴化手法がよく知られている。 しかし同手法は虹彩画像の撮影時の環境変動に弱いという課題がある。 そこで、登録時もしくは認証時に低解像度の画像しか入手できないなどの条件下での虹彩認証精度の改善を目的とする。 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて低解像度虹彩画像と高解像度虹彩画像の特徴量の関係性を学習することで、低解像度特徴量から高解像度特徴量を推定し、認証に用いる虹彩認証方式を提案する。 実験では、高解像度画像からの特徴量を登録し，低解像度画像で認証する場合に関しては，認証精度を向上させることは出来なかったものの、登録時と認証時に用いる画像の解像度がともに低い場合において、登録時と認証時の両方に提案手法により推定された特徴量を用いた場合では、低解像度の特徴量をそのまま用いる場合よりも高い認証精度を得ることができた。 |
| （英） | In iris authentication, Daugman's method employing Gabor features is widely supported. However, the method's performance suffers when there are variations in the iris observation conditions. This work aims to improve the authentication performances for cases when only low-resolution images are available upon enrollment and/or verification. In this work, we propose a method to estimate the iris features in the high-resolution (HR) images using low-resolution (LR) images of the same iris. A Convolutional Neural Network (CNN) is used to learn the relation between the local LR feature patch and the HR feature at its center. The estimated HR feature set will be used for authentication. In the experiments, improvements were not observed for the case when HR images were used for enrollment and HR features estimated from LR images were used for verification. However, when HR features estimated from LR images were used for both enrollment and verification, improvements over the direct use of LR features were observed. |
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| キーワード | （和） | 虹彩認証 / 画像特徴 / CNN / / / / / |
| （英） | Iris Recognition / image feature / CNN / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 214, BioX2019-55, pp. 5-10, 2019年10月. | |
| 資料番号 | BioX2019-55 | |
| 発行日 | 2019-09-26 (BioX) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | BioX2019-55 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | BioX |
| 開催期間 | 2019-10-03 - 2019-10-04 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 個人認証と生体認証の社会実装における課題と展望 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | BioX |
| 会議コード | 2019-10-BioX |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | CNNを用いた低解像度虹彩画像からの認証特徴量予測 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recognition feature prediction from low-resolution iris images using CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 虹彩認証 / Iris Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 画像特徴 / image feature |
| キーワード(3)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 渡邉 崚 / Ryo Watanabe / ワタナベ リョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 亀山 啓輔 / Keisuke Kameyama / カメヤマ ケイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 筑波大学 (略称： 筑波大) University of Tsukuba (略称： Univ. of Tsukuba) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-10-03 13:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | BioX2019-55 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.214 |
| ページ範囲 | pp.5-10 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-09-26 (BioX) |
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