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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-08-26 16:00 画像超解像を用いた虹彩画像による低解像度虹彩認証の検討 ○坊良 翼・上野山大介（電通大）・戸泉貴裕・荻野有加・塚田正人（NEC）・市野将嗣（電通大）  PRMU2021-14 |
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| 抄録 | （和） | 虹彩認証は一般に高解像度の虹彩画像が必要となるため，被験者にカメラを覗き込ませるなどの負担を強いたり，高価な高解像度カメラを用いるなどにより利用場面が制限される問題がある．先行研究では超解像器により低解像度画像を高解像度化し，Hand-Crafted の特徴抽出器にて虹彩認証する手法を提案していたが，CNN ベースの特徴抽出器を用いた比較は十分には行っていない．そこで本稿では複数の超解像器と CNN ベースの特徴抽出器の組合せに対して虹彩認証実験を行い，各組合せの性能を評価した．その結果，対象とする虹彩径の画素数により認証精度の高い超解像器と特徴抽出器の組合せが異なる結果となった．この一因として特徴抽出器の着目領域や超解像器によって生成されるノイズが影響していると考えられる． |
| （英） | It requires a high-quality iris image in general, which means that subject must look into the camera, which is highly intrusive on subject and expensive high-resolution camera limits the using scene. Image super-resolution (SR) methods were applied to iris recognition. The evaluation was used hand-crafted feature extractors but there are not enough evaluations using CNN-based feature extractors. We experimented in iris recognition with combinations of SR methods and CNN-based feature extractors and evaluated the accuracy for each combination. The results showed that the best combination depended on targets of iris diameter, that is iris resolution. The one cause was considered attention area of feature extractor and noise of SR image. | |
| キーワード | （和） | バイオメトリクス / 虹彩認証 / 深層学習 / CNN / 超解像 / / / |
| （英） | Biometrics / Iris Recognition / Deep Learning / CNN / Super Resolution / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 155, PRMU2021-14, pp. 42-47, 2021年8月. | |
| 資料番号 | PRMU2021-14 | |
| 発行日 | 2021-08-19 (PRMU) | |
| ISSN | 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 | PRMU2021-14 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2021-08-26 - 2021-08-26 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 人間・ロボットの協調のためのCV/PR技術 |
| テーマ（英） | CV/PR techniques for human-robot cooperation |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2021-08-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 画像超解像を用いた虹彩画像による低解像度虹彩認証の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of Low-Resolution Iris Biometrics using Single Image Super-Resolution |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | バイオメトリクス / Biometrics |
| キーワード(2)（和/英） | 虹彩認証 / Iris Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | 超解像 / Super Resolution |
| 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） | 坊良 翼 / Tsubasa Bora / ボウラ ツバサ |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 上野山 大介 / Daisuke Uenoyama / ウエノヤマ ダイスケ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 戸泉 貴裕 / Takahiro Toizumi / トイズミ タカヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荻野 有加 / Yuka Ogino / オギノ ユカ |
| 第4著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 塚田 正人 / Masato Tsukada / ツカダ マサト |
| 第5著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社 (略称： NEC) NEC Corporation (略称： NEC) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 市野 将嗣 / Masatsugu Ichino / イチノ マサツグ |
| 第6著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-08-26 16:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2021-14 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.155 |
| ページ範囲 | pp.42-47 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-08-19 (PRMU) |
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