| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-01 13:30 深層学習を使った特徴量を用いない手のひら画像による個人認証 ○江波戸 海・栃窪孝也・目黒光彦（日大）  BioX2022-67 CNR2022-33 |
|
| 抄録 | （和） | 従来の生体認証では幾何学的に特徴量を抽出しているのに対して, 本稿では画像認識に優れているとされる深層学習(CNN)を用いて幾何学的な特徴量を抽出することなしに, 人の手のひら画像を識別する個人認証法を提案する. スマートフォンで撮影した動画像のフレームレートから抽出した画像をグレイスケール化やエッジ抽出した画像に加工し, 機械学習用画像と評価用画像に分けて実験する. 機械学習時におけるデータ分割量を表すバッチサイズを32, 64, 128, 256と増加させたものと, 機械学習時における画像サイズを縦×横16, 32, 64, 128, 256ピクセルと増加させたものを組み合わせて学習することで, 機械が学習した人の手のひらに対する評価用画像を誰の手のひらであるかを識別し, 学習していない他人の手のひらを拒否する認証精度の評価を行う. |
| （英） | While conventional biometric authentication extracts geometric features from images, this paper proposes a personal authentication method that identifies a person’s palm image without extracting geometric features using convolutional neural networks (CNN), which are considered superior for image recognition. In this paper, the batch sizes representing the amount of data partitioning are 32, 64, 128 and 256, and image sizes are 16, 32, 64, 128 and 256 pixels. We evaluate the accuracy of authentication by processing images captured by a smartphone into gray scaled and edge-extracted images, which are then divided into machine learning images and evaluation images. | |
| キーワード | （和） | 生体認証 / CNN / 手のひら画像 / / / / / |
| （英） | Biometric Authentication / CNN / Palm Images / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 394, BioX2022-67, pp. 30-35, 2023年3月. | |
| 資料番号 | BioX2022-67 | |
| 発行日 | 2023-02-22 (BioX, CNR) | |
| 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 | BioX2022-67 CNR2022-33 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CNR BioX |
| 開催期間 | 2023-03-01 - 2023-03-02 |
| 開催地（和） | 別府国際コンベンションセンター 小会議室31 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | アイデンティティとコミュニケーション，及び一般 |
| 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 | 2023-03-CNR-BioX |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 深層学習を使った特徴量を用いない手のひら画像による個人認証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Person Authentication based on Palm Images Using CNN |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生体認証 / Biometric Authentication |
| キーワード(2)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(3)（和/英） | 手のひら画像 / Palm Images |
| 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） | 江波戸 海 / Kai Ebato / エバト カイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 栃窪 孝也 / Kouya Tochikubo / トチクボ コウヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 目黒 光彦 / Mitsuhiko Meguro / メグロ ミツヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 日本大学 (略称： 日大) Nihon University (略称： Nihon Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-01 13:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | BioX2022-67, CNR2022-33 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.394(BioX), no.395(CNR) |
| ページ範囲 | pp.30-35 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-22 (BioX, CNR) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]