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講演抄録/キーワード
講演名 2020-07-20 10:50
深層学習を用いた可視光虹彩認証のための特徴抽出器の開発
本田哲也高野博史富山県立大ISEC2020-16 SITE2020-13 BioX2020-19 HWS2020-9 ICSS2020-3 EMM2020-13
抄録 (和) 生体認証は他の個人認証法に比べて,盗難や偽造等のセキュリティ面で優れている.生体認証の中でも虹彩認証は,非接触で認証が行え,他の生体認証よりも高い認証精度を有している.虹彩認証は一般的に近赤外カメラが用いられるが,スマートフォンなどには可視光カメラのみが搭載されている.可視光カメラで撮像して得た虹彩画像を認証に用いた場合,近赤外カメラで取得した虹彩画像に比べて認証精度が低下し,実装レベルに至らない.そこで,本研究では,近赤外虹彩画像を用いた個人認証と同等の精度を持つ可視光虹彩認証法を実現することを目的とした.CNN(Convolutional Neural Network)の出力層をマルチタスクにした特徴抽出器を提案し,出力層がシングルタスクの場合と比較した.実験結果より,マルチタスクはシングルタスクより最大でEER(Equal Error Rate)が0.90% 低下し,マルチタスクの効果がわずかに見られた. 
(英) Biometric authentication is superior to other personal authentication methods in terms of security
against theft and counterfeiting. Among biometric authentications, iris authentication can perform contactless authentication and has a higher authentication accuracy than other biometric modalities. When an iris image captured by a visible camera is used for authentication, the authentication accuracy may be decreased compared to that of a near-infrared iris image. Thus, it is required that the performance of visible iris authentication method is the same as those of personal authentication methods using the near-infrared iris image. We proposed the feature extractor using the multi-task CNN (Convolutional Neural Network) and compared with the authentication accuracy of the single-task CNN. From the experimental results, the EER (Equal Error Rate) of multi-task CNN was 0.9% lower than that of single-task CNN. The authentication performance was slightly improved by using the feature extractor of multi-task CNN.
キーワード (和) 可視光虹彩認証 / CNN / マルチタスク / / / / /  
(英) visible right iris authentication / CNN / multi-task / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 114, BioX2020-19, pp. 15-19, 2020年7月.
資料番号 BioX2020-19 
発行日 2020-07-13 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード ISEC2020-16 SITE2020-13 BioX2020-19 HWS2020-9 ICSS2020-3 EMM2020-13

研究会情報
研究会 SITE ISEC HWS EMM BioX IPSJ-CSEC IPSJ-SPT ICSS 
開催期間 2020-07-20 - 2020-07-21 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) セキュリティ、一般 
テーマ(英) Security, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 BioX 
会議コード 2020-07-SITE-ISEC-HWS-EMM-BioX-CSEC-SPT-ICSS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 深層学習を用いた可視光虹彩認証のための特徴抽出器の開発 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Development of Feature Extractor for Visible Light Iris Recognition Using Deep Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 可視光虹彩認証 / visible right iris authentication  
キーワード(2)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(3)(和/英) マルチタスク / multi-task  
キーワード(4)(和/英) /  
キーワード(5)(和/英) /  
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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) 本田 哲也 / Tetsuya Honda / ホンダ テツヤ
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 Pref. Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 高野 博史 / Hironobu Takano / タカノ ヒロノブ
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 Pref. Univ.)
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講演者
発表日時 2020-07-20 10:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 BioX 
資料番号 IEICE-ISEC2020-16,IEICE-SITE2020-13,IEICE-BioX2020-19,IEICE-HWS2020-9,IEICE-ICSS2020-3,IEICE-EMM2020-13 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.112(ISEC), no.113(SITE), no.114(BioX), no.115(HWS), no.116(ICSS), no.117(EMM) 
ページ範囲 pp.15-19 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-ISEC-2020-07-13,IEICE-SITE-2020-07-13,IEICE-BioX-2020-07-13,IEICE-HWS-2020-07-13,IEICE-ICSS-2020-07-13,IEICE-EMM-2020-07-13 


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