1枚の顔画像を用いたマルチバイオメトリクスの検討

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-07-15
• タイトル: 1枚の顔画像を用いたマルチバイオメトリクスの検討
• タイトル / 言語: en
• タイトル: A Study of Multibiometrics Using a Single Face Image
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: BioX ムーショットセッション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 東北大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 静岡大学情報学部
• 著者所属: 静岡大学情報学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatino Sciences, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatino Sciences, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Informatino Sciences, Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Informatics, Shizuoka University
• 著者名: 伊藤, 康一; 外崎, 汰斗; 青木, 孝文; 大木, 哲史; 西垣, 正勝
• 著者名(英): Koichi, Ito; Taito, Tonosaki; Takafumi, Aoki; Tetsushi, Ohki; Masakatsu, Nishizaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: バイオメトリクスの性能向上のために，1 つの生体特徴のみを用いて個人認証を行うのではなく，複数の生体特徴を用いて認識性能を向上させるマルチバイオメトリクスが検討されている．現在までに行われている研究の多くは，個別に取得された生体特徴を組み合わせたり，システムの利便性を十分に考慮されていなかったりする．本稿では，1 枚の顔画像に着目し，顔画像から顔，虹彩，眼球周囲，鼻，眉毛の 5 つの生体特徴を抽出し，これらを組み合わせる新しいマルチバイオメトリクスを提案する．提案手法は，入力として 1 枚の顔画像のみを用いるため，バイオメトリクスシステムの利便性が損なわれない．CASIA Iris Distance データベースを用いた実験を通して，本稿で提案するマルチバイオメトリクスの有効性を実証する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Multibiometrics, which uses multiple biometric traits to improve recognition performance instead of using only one biometric trait to authenticate individuals, has been investigated. Previous studies have combined individually acquired biometric traits or have not fully considered the convenience of the system. Focusing on a single face image, we propose a novel multibiometric method that combines five biometric traits, i.e., face, iris, periocular, nose, and eyebrow, that can be extracted from a single face image. The proposed method does not sacrifice the convenience of biometrics since only a single face image is used as input. Through a variety of experiments using the CASIA Iris Distance database, we demonstrate the effectiveness of the proposed multibiometrics method.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12628305
• 書誌情報: 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）; 巻 2024-SPT-56, 号 11, p. 1-6, 発行日 2024-07-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8671
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会