論文の概要: Iris super-resolution using CNNs: is photo-realism important to iris
recognition?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13125v1
- Date: Mon, 24 Oct 2022 11:19:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 17:47:53.708236
- Title: Iris super-resolution using CNNs: is photo-realism important to iris
recognition?
- Title（参考訳）: CNNを用いた虹彩超解像 : 光リアリズムは虹彩認識に重要であるか?
- Authors: Eduardo Ribeiro, Andreas Uhl, Fernando Alonso-Fernandez
- Abstract要約: 特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた単一画像超解像技術が出現している
本研究では, 虹彩認識のためのCNNを用いて, 単一画像の超解像を探索する。
彼らは、近赤外線虹彩画像の1.872のデータベースと携帯電話画像データベースのアプローチを検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.42500312968455
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The use of low-resolution images adopting more relaxed acquisition conditions
such as mobile phones and surveillance videos is becoming increasingly common
in iris recognition nowadays. Concurrently, a great variety of single image
super-resolution techniques are emerging, especially with the use of
convolutional neural networks (CNNs). The main objective of these methods is to
try to recover finer texture details generating more photo-realistic images
based on the optimisation of an objective function depending basically on the
CNN architecture and training approach. In this work, the authors explore
single image super-resolution using CNNs for iris recognition. For this, they
test different CNN architectures and use different training databases,
validating their approach on a database of 1.872 near infrared iris images and
on a mobile phone image database. They also use quality assessment, visual
results and recognition experiments to verify if the photo-realism provided by
the CNNs which have already proven to be effective for natural images can
reflect in a better recognition rate for iris recognition. The results show
that using deeper architectures trained with texture databases that provide a
balance between edge preservation and the smoothness of the method can lead to
good results in the iris recognition process.
- Abstract（参考訳）: 近年,携帯電話や監視ビデオなど,よりリラックスした取得条件を取り入れた低解像度画像の利用が,虹彩認識においてますます一般的になりつつある。
同時に、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の使用により、多数の単一画像超解像技術が出現している。
これらの手法の主な目的は、cnnアーキテクチャとトレーニングアプローチに基づく客観的関数の最適化に基づいて、よりフォトリアリスティックな画像を生成するテクスチャの詳細を復元することである。
本研究では, 虹彩認識のためのCNNを用いて, 単一画像の超解像を探索する。
そのため、異なるCNNアーキテクチャをテストし、異なるトレーニングデータベースを使用し、近赤外線虹彩画像と携帯電話画像データベースの1.872のデータベースに対するアプローチを検証する。
また、品質評価、視覚的結果、認識実験を用いて、既に自然画像に効果があることが証明されたcnnによるフォトリアリズムが、虹彩認識をより良く認識できるかどうかを検証する。
その結果, エッジ保存と平滑化のバランスを保ち, テクスチャデータベースで訓練したより深いアーキテクチャを用いることで, 虹彩認識プロセスの良好な結果が得られることがわかった。
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