@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00237132,
 author = {伊藤, 康一 and 外崎, 汰斗 and 青木, 孝文 and 大木, 哲史 and 西垣, 正勝 and Koichi, Ito and Taito, Tonosaki and Takafumi, Aoki and Tetsushi, Ohki and Masakatsu, Nishizaki},
 issue = {11},
 month = {Jul},
 note = {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．, 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.},
 title = {1枚の顔画像を用いたマルチバイオメトリクスの検討},
 year = {2024}
}