論文の概要: iWarpGAN: Disentangling Identity and Style to Generate Synthetic Iris Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12596v2
• Date: Wed, 30 Aug 2023 03:55:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 17:02:09.471209
• Title: iWarpGAN: Disentangling Identity and Style to Generate Synthetic Iris Images
• Title（参考訳）: iWarpGAN: 合成アイリス画像を生成するためのアイデンティティとスタイルの分離
• Authors: Shivangi Yadav and Arun Ross
• Abstract要約: iWarpGANは、クラス間とクラス内の両方のバリエーションでアイリス画像を生成する。 深層学習に基づく虹彩マッチングの性能を向上させることで合成画像の有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.60510525958336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have shown success in approximating complex distributions for synthetic image generation. However, current GAN-based methods for generating biometric images, such as iris, have certain limitations: (a) the synthetic images often closely resemble images in the training dataset; (b) the generated images lack diversity in terms of the number of unique identities represented in them; and (c) it is difficult to generate multiple images pertaining to the same identity. To overcome these issues, we propose iWarpGAN that disentangles identity and style in the context of the iris modality by using two transformation pathways: Identity Transformation Pathway to generate unique identities from the training set, and Style Transformation Pathway to extract the style code from a reference image and output an iris image using this style. By concatenating the transformed identity code and reference style code, iWarpGAN generates iris images with both inter- and intra-class variations. The efficacy of the proposed method in generating such iris DeepFakes is evaluated both qualitatively and quantitatively using ISO/IEC 29794-6 Standard Quality Metrics and the VeriEye iris matcher. Further, the utility of the synthetically generated images is demonstrated by improving the performance of deep learning based iris matchers that augment synthetic data with real data during the training process.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、合成画像生成のための複雑な分布の近似に成功している。 しかし、現在のGANベースの虹彩などの生体画像生成法には、一定の制限がある。 (a) 合成画像は、訓練データセット内の画像によく似ていることが多い。 (b)生成した画像は、それらに代表される独特なアイデンティティの数に関して多様性を欠いている。 (c)同一の同一性に係る複数の画像を生成することは困難である。 これらの課題を解決するために,iWarpGANを提案する。iWarpGANは2つの変換経路を用いてアイリスモダリティの文脈でアイデンティティとスタイルをアンタングルし,トレーニングセットからユニークなアイデンティティを生成するID変換パスと,参照画像からスタイルコードを抽出し,このスタイルを用いてアイリスイメージを出力するスタイル変換パスである。 iWarpGANは変換されたアイデンティティコードと参照スタイルコードを組み合わせることで、クラス間およびクラス内の両方のバリエーションでアイリス画像を生成する。 提案手法の有効性をISO/IEC 29794-6標準品質測定値とVeriEye iris matcherを用いて定性的かつ定量的に評価した。 さらに、学習過程で実データで合成データを増強するディープラーニングベースの虹彩マッチング器の性能を向上させることにより、合成画像の有用性を実証する。

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