| 講演名 | 2022-09-14 深層学習を用いた低解像度虹彩認証における損失関数の評価 大塚 陸人(電通大), 坊良 翼(電通大), 庄司 悠歩(NEC), 荻野 有加(NEC), 戸泉 貴裕(NEC), 市野 将嗣(電通大), |
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| 抄録(和) | 本稿では深層学習を用いた低解像度虹彩認証における損失関数の評価結果について報告する．近年，深層学習を用いた認証用特徴抽出器の損失関数が特に顔認証において多く提案されている．一方虹彩認証では顔認証とは異なり，損失関数の比較や検討が十分に行われていない問題がある．そこで本稿では，顔認証で提案された12種類の損失関数を用いて，虹彩認証のための特徴抽出器を学習して性能を比較する．さらに，入力画像の解像度を変えて特に低解像度での虹彩認証に頑健な損失関数を探索する．評価の結果，大規模なデータセットを用いる場合はCosFaceが，小規模なデータセットを用いる場合はTriplet Lossが低解像度での虹彩認証に適していることを確認する． |
| 抄録(英) | In this paper, we report the evaluation results of loss functions for low-resolution iris recognition using deep learning. In recent years, many loss functions for feature extractors using deep learning have been proposed, particularly on face recognition. On the other hand, unlike face recognition, research on iris recognition has a problem that loss functions have not been enough compared or investigated. Therefore, in this paper, we train feature extractors for iris recognition by using 12 types of loss functions proposed for face recognition and compare their performance. Furthermore, we search loss functions that are robust to low-resolution iris recognition by downsampling the resolution of the input images. The evaluation results show that CosFace is the best loss function on large datasets and Triplet loss is the best on small datasets for low-resolution iris recognition. |
| キーワード(和) | 虹彩認証 / 低解像度虹彩認証 / 損失関数 / 深層学習 |
| キーワード(英) | Iris Recognition / Low-Resolution Iris Recognition / Loss Function / Deep Learning |
| 資料番号 | PRMU2022-11 |
| 発行日 | 2022-09-07 (PRMU) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
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| 開催期間 | 2022/9/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層生成モデル |
| テーマ（英） | Deep generative model |
| 委員長氏名（和） | 内田 誠一(九大) |
| 委員長氏名（英） | Seiichi Uchida(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 舩冨 卓哉(奈良先端大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) |
| 副委員長氏名（英） | Takuya Funatomi(NAIST) / Mitsuru Anpai(Denso IT Lab.) |
| 幹事氏名（和） | 山口 光太(サイバーエージェント) / 松井 勇佑(東大) |
| 幹事氏名（英） | Kouta Yamaguchi(CyberAgent) / Yusuke Matsui(Univ. of Tokyo) |
| 幹事補佐氏名（和） | 井上 中順(東工大) / 川西 康友(理研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Nakamasa Inoue(Tokyo Inst. of Tech.) / Yasutomo Kawanishi(Riken) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 深層学習を用いた低解像度虹彩認証における損失関数の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Loss Functions for Low-Resolution Iris Recognition Using Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 虹彩認証 / Iris Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 低解像度虹彩認証 / Low-Resolution Iris Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | 損失関数 / Loss Function |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大塚 陸人 / Rikuto Otsuka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 坊良 翼 / Tsubasa Bora |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 庄司 悠歩 / Yuho Shoji |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社(略称：NEC) NEC Corporation(略称：NEC) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 荻野 有加 / Yuka Ogino |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社(略称：NEC) NEC Corporation(略称：NEC) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 戸泉 貴裕 / Takahiro Toizumi |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 日本電気株式会社(略称：NEC) NEC Corporation(略称：NEC) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 市野 将嗣 / Ichino Masatsugu |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 電気通信大学大学院(略称：電通大) The University of Electro-Communications(略称：UEC) |
| 発表年月日 | 2022-09-14 |
| 資料番号 | PRMU2022-11 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | PRMU-181 |
| ページ範囲 | pp.7-12(PRMU), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-09-07 (PRMU) |