論文の概要: Super-Resolution for Selfie Biometrics: Introduction and Application to Face and Iris

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05688v1
• Date: Tue, 12 Apr 2022 10:28:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 13:08:55.280695
• Title: Super-Resolution for Selfie Biometrics: Introduction and Application to Face and Iris
• Title（参考訳）: 自撮りバイオメトリクスの超解法:顔と虹彩への導入と応用
• Authors: Fernando Alonso-Fernandez, Reuben A. Farrugia, Julian Fierrez, Josef Bigun
• Abstract要約: 解像度の欠如は、画像ベースのバイオメトリックスの性能に悪影響を及ぼす。 超分解能技術は、特定のバイオメトリック・モダリティの画像の特異性に適応する必要がある。 本章では,顔画像と虹彩画像の超解像化における最近の進歩について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.74999528342273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The lack of resolution has a negative impact on the performance of image-based biometrics. Many applications which are becoming ubiquitous in mobile devices do not operate in a controlled environment, and their performance significantly drops due to the lack of pixel resolution. While many generic super-resolution techniques have been studied to restore low-resolution images for biometrics, the results obtained are not always as desired. Those generic methods are usually aimed to enhance the visual appearance of the scene. However, producing an overall visual enhancement of biometric images does not necessarily correlate with a better recognition performance. Such techniques are designed to restore generic images and therefore do not exploit the specific structure found in biometric images (e.g. iris or faces), which causes the solution to be sub-optimal. For this reason, super-resolution techniques have to be adapted for the particularities of images from a specific biometric modality. In recent years, there has been an increased interest in the application of super-resolution to different biometric modalities, such as face iris, gait or fingerprint. This chapter presents an overview of recent advances in super-resolution reconstruction of face and iris images, which are the two prevalent modalities in selfie biometrics. We also provide experimental results using several state-of-the-art reconstruction algorithms, demonstrating the benefits of using super-resolution to improve the quality of face and iris images prior to classification. In the reported experiments, we study the application of super-resolution to face and iris images captured in the visible range, using experimental setups that represent well the selfie biometrics scenario.
• Abstract（参考訳）: 解像度の欠如は、画像ベースのバイオメトリックスの性能に悪影響を及ぼす。 モバイルデバイスでユビキタスになりつつある多くのアプリケーションは、制御された環境では動作せず、ピクセル解像度の欠如により性能が著しく低下する。 バイオメトリックスのための低解像度画像を復元するために多くの汎用超解像技術が研究されているが、得られた結果は必ずしも望まれるものではない。 これらのジェネリックメソッドは通常、シーンの視覚的外観を高めることを目的としています。 しかし、生体画像の全体的な視覚的拡張は、必ずしもより良い認識性能と相関しない。 このような手法は、汎用的なイメージを復元するために設計されており、バイオメトリック画像(例えば虹彩や顔)で見られる特定の構造を利用せず、それによって解が最適となる。 このため、超解像技術は特定のバイオメトリックモダリティからの画像の特異性に適応する必要がある。 近年では、顔の虹彩、歩行、指紋などの様々な生体情報への超解像の応用への関心が高まっている。 本章では,セルフィーバイオメトリックスの2つの特徴である顔画像と虹彩画像の超解像再構成の最近の進歩について概説する。 また,最先端の復元アルゴリズムを用いて,分類前の顔画像と虹彩画像の品質向上にスーパーレゾリューションを用いることの利点を実証する実験を行った。 報告した実験では、セルフィーバイオメトリックスシナリオをよく表わす実験的なセットアップを用いて、可視範囲で撮影された顔画像と虹彩画像に対する超解像の応用について検討した。

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