| Item type |
Journal(1) |
| 公開日 |
2023-09-15 |
| タイトル |
|
|
タイトル |
低解像度虹彩認証に向けた任意の拡大率と認証に対応した画像超解像 |
| タイトル |
|
|
言語 |
en |
|
タイトル |
Magnification-free Identity Aware Super Resolution for Low-resolution Iris Recognition |
| 言語 |
|
|
言語 |
jpn |
| キーワード |
|
|
主題Scheme |
Other |
|
主題 |
[特集:サイバー空間を安全にするコンピュータセキュリティ技術] 個人認証，虹彩認証，画像超解像，低解像度虹彩認証 |
| 資源タイプ |
|
|
資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
|
資源タイプ |
journal article |
| ID登録 |
|
|
ID登録 |
10.20729/00227611 |
|
ID登録タイプ |
JaLC |
| 著者所属 |
|
|
|
電気通信大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
日本電気株式会社 |
| 著者所属 |
|
|
|
日本電気株式会社 |
| 著者所属 |
|
|
|
日本電気株式会社 |
| 著者所属 |
|
|
|
日本電気株式会社／現在，筑波大学 |
| 著者所属 |
|
|
|
電気通信大学 |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
The University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NEC Corporation |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NEC Corporation |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NEC Corporation |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
NEC Corporation / Presently with University of Tsukuba |
| 著者所属(英) |
|
|
|
en |
|
|
The University of Electro-Communications |
| 著者名 |
坊良, 翼
戸泉, 貴裕
庄司, 悠歩
荻野, 有加
塚田, 正人
市野, 将嗣
|
| 著者名(英) |
Tsubasa, Bora
Takahiro, Toizumi
Yuho, Shoji
Yuka, Ogino
Masato, Tsukada
Masatsugu, Ichino
|
| 論文抄録 |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
本論文では任意の解像度の虹彩画像に対応可能な，画像超解像に基づく虹彩認証手法（Adaptive Range Iris-Aware Super Resolution, ARIA-SR）について述べる．虹彩認証で一般に必要とされる高解像度虹彩画像の取得には，高度な撮影技術や高コストな画像入力装置が必要となる．低解像度の虹彩画像での認証を実現できれば，撮影システムの簡略化が期待できるが，既存の虹彩認証技術は低解像度で認証性能が劣化する．これを改善するために，低解像度の虹彩画像に対して画像超解像を適応することで，劣化した画像品質を改善する手法が提案されているが，既存手法には任意の拡大率への対応と認証性能の改善という2つの課題がある．提案手法は，入力画像からフィルタを推定することで任意の拡大率に対応する超解像モデルを，虹彩画像の個人識別性を回復する損失関数を用いて学習することで，これらの課題を解決する．さらに学習時の拡大率選択にデザインされた非一様な確率分布を導入することで，より広いレンジの解像度で高性能な認証を実現する．実験によって複数の固定拡大率のモデルと単一モデルの提案手法が，3つのデータセットに対して同等の認証性能であることを示す．また，学習時の拡大率選択の確率分布を制御することにより，認証に有効な解像度レンジを制御できることも示す． |
| 論文抄録(英) |
|
|
内容記述タイプ |
Other |
|
内容記述 |
In this paper, we propose an iris recognition method based on image super-resolution that can handle iris images of arbitrary resolution (Adaptive Range Iris-Aware Super Resolution, ARIA-SR). Iris recognition requires a high-resolution iris image. The acquisition of high-resolution iris images requires advanced imaging techniques and expensive image input devices. It is expected to simplify the imaging system if low-resolution iris recognition can be realized. However, conventional iris recognition methods degrade recognition performance for low-resolution iris images. To overcome this problem, image super-resolution has been proposed for low-resolution iris recognition. However, conventional methods have two problems: recognition performance is low and only single magnification is used. The proposed ARIA-SR solves these problems by training super resolution model for arbitrary resolution, which estimates convolutional filters from input images, with a loss function recovering iris identity information. In addition, the proposed ARIA-SR can recognize iris images over a wider range resolution by introducing designed non-uniform probability distribution for selecting magnification while training. Experiments demonstrated that the proposed method and the conventional methods are equivalent in recognition performance on three datasets. They also demonstrated that recognition performance can be controlled for the resolution range by adjusting the probability distribution. |
| 書誌レコードID |
|
|
収録物識別子タイプ |
NCID |
|
収録物識別子 |
AN00116647 |
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌
巻 64,
号 9,
p. 1362-1374,
発行日 2023-09-15
|
| ISSN |
|
|
収録物識別子タイプ |
ISSN |
|
収録物識別子 |
1882-7764 |
| 公開者 |
|
|
言語 |
ja |
|
出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-JNL6409025.pdf (2.3 MB)
