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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-02 11:00 ネットワークと損失関数の学習バランスを制御可能な虹彩認証のための学習方法に関する検討 ○大塚陸人（電通大）・庄司悠歩・荻野有加・戸泉貴裕（NEC）・市野将嗣（電通大）  BioX2022-72 CNR2022-38 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，深層学習による虹彩認証に対して，ArcFaceなどの損失関数が持つ重みパラメータよりも，畳み込み層のカーネルなどのネットワークが持つ重みパラメータを重点的に学習する手法を提案する．深層学習を用いた虹彩認証では，虹彩画像から特徴ベクトルを抽出するためのネットワークを損失関数で学習し，学習済みネットワークを使用して認証を行う．一般にネットワークと損失関数は役割やパラメータ数が異なるにもかかわらず，多くの虹彩認証の先行研究においては，ネットワークが持つ重みパラメータと損失関数が持つ重みパラメータを区別せずに同じ更新幅で学習を行なっている．同じ更新幅で学習を行う場合，損失関数が持つ重みパラメータはネットワークが持つ重みパラメータよりもパラメータ数が少ないため，ネットワークよりも損失関数の方が学習の収束が速くなり，ネットワークが学習不足となることが考えられる．その結果，虹彩認証の認証性能の低下を引き起こす可能性がある．そこで，損失関数よりもネットワークを重点的に学習することで認証性能の向上を目指す． |
| （英） | In this paper, we propose a training method for iris recognition by deep learning that focuses on training weight parameters of a network such as kernels of convolutional layers rather than weight parameters of a loss function such as ArcFace. In iris recognition by deep learning, a network is trained with a loss function to extract feature vectors from iris images, and the trained network is used for the recognition phase. Many previous studies on iris recognition do not distinguish between the weight parameters of the network and the weight parameters of the loss function, and use the same amount of updates for training, despite the roles and the number of parameters being generally different. When training with the same updates, the loss function converges faster than the network, and the network will be under learning since the loss function has fewer weight parameters than the network has. As a result, it may cause a degradation of the performance of iris recognition. Therefore, we train the network more strongly than the loss function to improve the recognition performance of iris recognition. | |
| キーワード | （和） | 虹彩認証 / 深層学習 / / / / / / |
| （英） | Iris Recognition / Deep Learning / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 394, BioX2022-72, pp. 59-64, 2023年3月. | |
| 資料番号 | BioX2022-72 | |
| 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 | BioX2022-72 CNR2022-38 |
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| 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） | ネットワークと損失関数の学習バランスを制御可能な虹彩認証のための学習方法に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Training Methods for Iris Recognition that Can Control Balance of Learning between Network and Loss Function |
| 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） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| 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） | 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 (略称： 電通大) he University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 庄司 悠歩 / Yuho Shoji / ショウジ ユウホ |
| 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） | 荻野 有加 / Yuka Ogino / オギノ ユカ |
| 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） | 戸泉 貴裕 / Takahiro Toizumi / 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） | 市野 将嗣 / Masatsugu Ichino / イチノ マサツグ |
| 第5著者 所属（和/英） | 電気通信大学 (略称： 電通大) he University of Electro-Communications (略称： UEC) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-02 11:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | BioX2022-72, CNR2022-38 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.394(BioX), no.395(CNR) |
| ページ範囲 | pp.59-64 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-02-22 (BioX, CNR) |
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