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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-07-25 09:00 マルチスペクトル虹彩画像を用いたCNNによる虹彩認証 ○黒田凌介・本田哲也・高野博史（富山県立大）  ISEC2023-36 SITE2023-30 BioX2023-39 HWS2023-36 ICSS2023-33 EMM2023-36 |
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| 抄録 | （和） | 一般的に近赤外カメラを用いて認証を行う虹彩認証は，精度が高い生体認証として知られている．しかし，登録時とは異なるセンサや波長帯域で撮影された虹彩画像を認証に用いた場合，精度が低下する問題がある．そこで，本研究では可視光虹彩画像あるいは近赤外虹彩画像のどちらが入力されても，近赤外虹彩画像のみで学習したモデルと同等以上の精度を実現するクロススペクトルに対応した虹彩認証法の開発を目的とする． 本研究ではCNN を虹彩認証の特徴抽出器として用い，可視光虹彩画像および近赤外虹彩画像が含まれるデータセットを学習したネットワークを提案した．実験結果より，提案手法が可視光画像のみを用いた場合の認証精度と近赤外画像のみを用いた場合と同等以上の認証精度を示した． |
| （英） | Iris recognition using a near-infrared camera is generally known as a biometric authentication method with high accuracy. However, there is a problem that the accuracy decreases when iris images taken by a different sensor or in a different wavelength band from that used for registration are used for authentication. Therefore, the objective of this study is to develop a cross-spectral iris recognition method that achieves the same or better accuracy with either visible or near-infrared iris image input as a model trained only with near-infrared iris images. In this study, a CNN is used as a feature extractor for iris recognition, and a CNN network trained on a dataset containing both visible light and near-infrared iris images is proposed. Experimental results show that the proposed method achieves the same or better authentication accuracy than that using only visible iris images or near-infrared iris images. | |
| キーワード | （和） | マルチスペクトル虹彩認証 / 深層学習 / CNN / Residualモジュール / / / / |
| （英） | Multi-spectral Iris Authentication / Deep Learning / CNN / Residual module / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 131, BioX2023-39, pp. 147-151, 2023年7月. | |
| 資料番号 | BioX2023-39 | |
| 発行日 | 2023-07-17 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) | |
| 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 | ISEC2023-36 SITE2023-30 BioX2023-39 HWS2023-36 ICSS2023-33 EMM2023-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM BioX ISEC SITE ICSS HWS IPSJ-CSEC IPSJ-SPT |
| 開催期間 | 2023-07-24 - 2023-07-25 |
| 開催地（和） | 北海道自治労会館 |
| 開催地（英） | Hokkaido Jichiro Kaikan |
| テーマ（和） | セキュリティ、一般 （セキュリティサマーサミット2023） |
| 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 | 2023-07-EMM-BioX-ISEC-SITE-ICSS-HWS-CSEC-SPT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | マルチスペクトル虹彩画像を用いたCNNによる虹彩認証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | CNN-Based Iris Recognition Using Multi-spectral Iris Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | マルチスペクトル虹彩認証 / Multi-spectral Iris Authentication |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(4)（和/英） | Residualモジュール / Residual module |
| 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） | 黒田 凌介 / Ryosuke Kuroda / クロダ リョウスケ |
| 第1著者 所属（和/英） | 富山県立大学 (略称： 富山県立大) Toyama Prefectural University (略称： Toyama Prefectural Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 本田 哲也 / Tetsuya Honda / ホンダ テツヤ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富山県立大学 (略称： 富山県立大) Toyama Prefectural University (略称： Toyama Prefectural Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高野 博史 / Hironobu Takano / タカノ ヒロノブ |
| 第3著者 所属（和/英） | 富山県立大学 (略称： 富山県立大) Toyama Prefectural University (略称： Toyama Prefectural Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-07-25 09:00:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | ISEC2023-36, SITE2023-30, BioX2023-39, HWS2023-36, ICSS2023-33, EMM2023-36 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.129(ISEC), no.130(SITE), no.131(BioX), no.132(HWS), no.133(ICSS), no.134(EMM) |
| ページ範囲 | pp.147-151 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2023-07-17 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |
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