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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-09-14 10:15 深層学習を用いた低解像度虹彩認証における損失関数の評価 ○大塚陸人・坊良 翼（電通大）・庄司悠歩・荻野有加・戸泉貴裕（NEC）・市野将嗣（電通大）  PRMU2022-11 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では深層学習を用いた低解像度虹彩認証における損失関数の評価結果について報告する．近年，深層学習を用いた認証用特徴抽出器の損失関数が特に顔認証において多く提案されている．一方虹彩認証では顔認証とは異なり，損失関数の比較や検討が十分に行われていない問題がある．そこで本稿では，顔認証で提案された12種類の損失関数を用いて，虹彩認証のための特徴抽出器を学習して性能を比較する．さらに，入力画像の解像度を変えて特に低解像度での虹彩認証に頑健な損失関数を探索する．評価の結果，大規模なデータセットを用いる場合はCosFaceが，小規模なデータセットを用いる場合はTriplet Lossが低解像度での虹彩認証に適していることを確認する． |
| （英） | In this paper, we report the evaluation results of loss functions for low-resolution iris recognition using deep learning. In recent years, many loss functions for feature extractors using deep learning have been proposed, particularly on face recognition. On the other hand, unlike face recognition, research on iris recognition has a problem that loss functions have not been enough compared or investigated. Therefore, in this paper, we train feature extractors for iris recognition by using 12 types of loss functions proposed for face recognition and compare their performance. Furthermore, we search loss functions that are robust to low-resolution iris recognition by downsampling the resolution of the input images. The evaluation results show that CosFace is the best loss function on large datasets and Triplet loss is the best on small datasets for low-resolution iris recognition. | |
| キーワード | （和） | 虹彩認証 / 低解像度虹彩認証 / 損失関数 / 深層学習 / / / / |
| （英） | Iris Recognition / Low-Resolution Iris Recognition / Loss Function / Deep Learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 181, PRMU2022-11, pp. 7-12, 2022年9月. | |
| 資料番号 | PRMU2022-11 | |
| 発行日 | 2022-09-07 (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 | PRMU2022-11 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2022-09-14 - 2022-09-15 |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層生成モデル |
| テーマ（英） | Deep generative model |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2022-09-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた低解像度虹彩認証における損失関数の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Loss Functions for Low-Resolution Iris Recognition Using Deep Learning |
| 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） | 低解像度虹彩認証 / Low-Resolution Iris Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 損失関数 / Loss Function |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| 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） | 大塚 陸人 / Rikuto Otsuka / オオツカ リクト |
| 第1著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坊良 翼 / Tsubasa Bora / ボウラ ツバサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 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） | 戸泉 貴裕 / Takahiro Toizumi / トイズミ タカヒロ |
| 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 / Ichino Masatsugu / イチノ マサツグ |
| 第6著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院 (略称： 電通大) The University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-09-14 10:15:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2022-11 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.181 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-07 (PRMU) |
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