畳み込みニューラルネットワークを用いた領域ベース虹彩認証に関する検討

摘要

眼の白目と瞳孔の間にあるドーナツ状の虹彩には個人固有のパターンがあり，その虹彩パターンに基づいて個人を識別することができる．畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）を用いた虹彩認証を高性能化するために，本稿では，CNNを用いた領域ベースの手法を提案する．提案手法では，虹彩を4つの領域に分割し，各領域からCNNを用いて特徴量を抽出する．各領域に対する学習データの選別，虹彩領域を考慮した重み付き照合スコアの算出，虹彩画像に適したデータ拡張，アテンション機構の導入により認証性能を改善する．虹彩画像の公開データセットを用いた性能評価実験を通して，提案手法の有効性を示す．