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講演抄録/キーワード
講演名 2021-12-16 11:00
様々な拡大率に対応した画像超解像器による低解像度虹彩認証
坊良 翼電通大)・戸泉貴裕庄司悠歩荻野有加塚田正人NEC)・市野将嗣電通大PRMU2021-26
抄録 (和) 一般に高解像度の虹彩画像が必要となる虹彩認証に関して,近年, 超解像技術により比較的低解像度の画像に対応する低解像虹彩認証が報告されている.一方で超解像技術には,超解像の際に個人の識別情報を欠落させる,単一の拡大率のみしか対応できないなどの問題がある.本稿では認証性能を維持しつつ任意の拡大率に対応可能な超解像手法に基づく低解像度虹彩認証を提案する.提案法では,学習時での拡大率選択を確率分布により制御することにより,任意の拡大率に対応する場合に発生する拡大率による認証性能の差を抑制する.評価実験により,提案法による低解像度虹彩認証が従来技術と比較してより低い解像度まで認証精度を維持できることを示す. 
(英) A low-resolution iris image reduces iris recognition accuracy. Some conventional researches tackle low-resolution iris recognition using image super-resolution techniques. However, general image super-resolution methods drop personal identity information, and these regard super-resolution of different scales as independent tasks. In this paper, we propose low-resolution iris recognition based on super-resolution of arbitrary scale factors keeping a recognition accuracy. Our method utilizes a probability distribution to control a scale selection during training to suppress differences in recognition performance from different scale super-resolution. We show that our proposed method keeps the recognition accuracy by lower resolution than the conventional methods.
キーワード (和) バイオメトリクス / 虹彩認証 / 深層学習 / 画像超解像 / CNN / / /  
(英) Biometrics / Iris recognition / Deep learning / Image super-resolution / CNN / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 304, PRMU2021-26, pp. 13-18, 2021年12月.
資料番号 PRMU2021-26 
発行日 2021-12-09 (PRMU) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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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 PRMU2021-26

研究会情報
研究会 PRMU  
開催期間 2021-12-16 - 2021-12-17 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 時系列・因果推論・異常検知 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2021-12-PRMU 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 様々な拡大率に対応した画像超解像器による低解像度虹彩認証 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Low-Resolution Iris Recognition with Image Super-Resolution for arbitrary magnification 
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) 画像超解像 / Image super-resolution  
キーワード(5)(和/英) CNN / CNN  
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) 戸泉 貴裕 / Takahiro Toizumi / トイズミ タカヒロ
第2著者 所属(和/英) 日本電気株式会社 (略称: NEC)
NEC Corporation (略称: NEC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 庄司 悠歩 / Yuho Shoji / ショウジ ユウホ
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)
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講演者
発表日時 2021-12-16 11:00:00 
発表時間 15 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2021-26 
巻番号(vol) 121 
号番号(no) no.304 
ページ範囲 pp.13-18 
ページ数
発行日 2021-12-09 (PRMU) 


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