| 講演名 | 2020-07-20 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(富山県立大), 高野 博史(富山県立大), |
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| 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． |
| 抄録(英) | Biometric authentication is superior to other personal authentication methods in terms of securityagainst 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 |
| キーワード(英) | visible right iris authentication / CNN / multi-task |
| 資料番号 | ISEC2020-16,SITE2020-13,BioX2020-19,HWS2020-9,ICSS2020-3,EMM2020-13 |
| 発行日 | 2020-07-13 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SITE / ISEC / HWS / EMM / BioX / IPSJ-CSEC / IPSJ-SPT / ICSS |
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| 開催期間 | 2020/7/20(から2日開催) |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 小川 賢(神戸学院大) / 廣瀬 勝一(福井大) / 池田 誠(東大) / 川村 正樹(山口大) / 大塚 玲(産総研) / / / 高倉 弘喜(NII) |
| 委員長氏名（英） | Masaru Ogawa(Kobe Gakuin Univ.) / Shoichi Hirose(Univ. of Fukui) / Makoto Ikeda(Univ. of Tokyo) / Masaki Kawamura(Yamaguchi Univ.) / Akira Otsuka(AIST) / / / Hiroki Takakura(NII) |
| 副委員長氏名（和） | 大谷 卓史(吉備国際大) / 辰己 丈夫(放送大) / 伊豆 哲也(富士通研) / 國廣 昇(東大) / 島崎 靖久(ルネサスエレクトロニクス) / 永田 真(神戸大) / 岩田 基(阪府大) / 藤吉 正明(都立大) / 青木 隆浩(富士通研) / 市野 将嗣(電通大) / / / 吉岡 克成(横浜国大) / 神谷 和憲(NTT) |
| 副委員長氏名（英） | Takushi Otani(Kibi International Univ.) / Takeo Tatsumi(Open Univ. of Japan) / Tetsuya Izu(Fujitsu Labs.) / Noboru Kunihiro(Univ. of Tokyo) / Yasuhisa Shimazaki(Renesas Electronics) / Makoto Nagata(Kobe Univ.) / Motoi Iwata(Osaka Prefecture Univ.) / Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Takahiro Aoki(Fujitsu Labs.) / Masatsugu Ichino(Univ. of Electro-Comm.) / / / Katsunari Yoshioka(Yokohama National Univ.) / Kazunori Kamiya(NTT) |
| 幹事氏名（和） | 加藤 尚徳(KDDI総合研究所) / 吉永 敦征(山口県立大) / 面 和成(筑波大) / 山本 大(富士通研) / 小野 貴継(九大) / 高橋 順子(NTT) / 稲村 勝樹(東京電機大) / 河野 和宏(関西大) / 高田 直幸(セコム) / 奥井 宣広(KDDI総合研究所) / / / 笠間 貴弘(NICT) / 山田 明(KDDI labs.) |
| 幹事氏名（英） | Hisanori Kato(KDDI Research) / Nobuyuki Yoshinaga(Yamaguchi Pref Univ.) / Kazunari Omote(Tsukuba Univ.) / Dai Yamamoto(Fujitsu Labs.) / Takatsugu Ono(Kyushu Univ.) / Junko Takahashi(NTT) / Masaki Inamura(Tokyo Denki Univ.) / Kazuhiro Kono(Kansai Univ.) / Naoyuki Takada(SECOM) / Norihiko Okui(KDDI Research) / / / Takahiro Kasama(NICT) / Akira Yamada(KDDI labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 鈴木 大助(北陸大) / 藤井 秀之(NRIセキュアテクノロジー) / 米山 一樹(茨城大) / / 長谷川 まどか(宇都宮大) / 吉田 真紀(NICT) / 佐野 恵美子(三菱電機) / 早坂 昭裕(NEC) / / / 木藤 圭亮(三菱電機) / 山内 利宏(岡山大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Daisuke Suzuki(Hokuriku Univ.) / Hideyuki Fujii(NRI-Secure) / Kazuki Yoneyama(Ibaraki Univ.) / / Madoka Hasegawa(Utsunomiya Univ.) / Maki Yoshida(NICT) / Emiko Sano(MitsubishiElectric) / Akihiro Hayasaka(NEC) / / / Keisuke Kito(Mitsubishi Electric) / Toshihiro Yamauchi(Okayama Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Social Implications of Technology and Information Ethics / Technical Committee on Information Security / Technical Committee on Hardware Security / Technical Committee on Enriched MultiMedia / Technical Committee on Biometrics / Special Interest Group on Computer Security / Special Interest Group on Security Psychology and Trust / Technical Committee on Information and Communication System Security |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 本田 哲也 / Tetsuya Honda |
| 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） | 高野 博史 / Hironobu Takano |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2020-07-20 |
| 資料番号 | ISEC2020-16,SITE2020-13,BioX2020-19,HWS2020-9,ICSS2020-3,EMM2020-13 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | ISEC-112,SITE-113,BioX-114,HWS-115,ICSS-116,EMM-117 |
| ページ範囲 | pp.15-19(ISEC), pp.15-19(SITE), pp.15-19(BioX), pp.15-19(HWS), pp.15-19(ICSS), pp.15-19(EMM), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2020-07-13 (ISEC, SITE, BioX, HWS, ICSS, EMM) |