Fugu-MT 論文翻訳(概要): Forensic Iris Image Synthesis

論文の概要: Forensic Iris Image Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04125v1
Date: Thu, 7 Dec 2023 08:28:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-08 15:41:54.209648
Title: Forensic Iris Image Synthesis
Title（参考訳）: 法医学アイリス画像合成
Authors: Rasel Ahmed Bhuiyan, Adam Czajka
Abstract要約: 死後虹彩認識は、法医学的な設定で虹彩をベースとした人間の識別の新たな応用である。本論文は, 運動後虹彩サンプルの最大データセットに基づいて訓練された, 条件付きスタイルGANに基づく虹彩合成モデルを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.596752018167751
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Post-mortem iris recognition is an emerging application of iris-based human identification in a forensic setup, able to correctly identify deceased subjects even three weeks post-mortem. This technique thus is considered as an important component of future forensic toolkits. The current advancements in this field are seriously slowed down by exceptionally difficult data collection, which can happen in mortuary conditions, at crime scenes, or in ``body farm'' facilities. This paper makes a novel contribution to facilitate progress in post-mortem iris recognition by offering a conditional StyleGAN-based iris synthesis model, trained on the largest-available dataset of post-mortem iris samples acquired from more than 350 subjects, generating -- through appropriate exploration of StyleGAN latent space -- multiple within-class (same identity) and between-class (different new identities) post-mortem iris images, compliant with ISO/IEC 29794-6, and with decomposition deformations controlled by the requested PMI (post mortem interval). Besides an obvious application to enhance the existing, very sparse, post-mortem iris datasets to advance -- among others -- iris presentation attack endeavors, we anticipate it may be useful to generate samples that would expose professional forensic human examiners to never-seen-before deformations for various PMIs, increasing their training effectiveness. The source codes and model weights are made available with the paper.
Abstract（参考訳）: 死後虹彩認識は、法医学的な設定で虹彩をベースとした人間の識別の新たな応用であり、死後3週間でも死者を正しく識別することができる。この手法は将来の法医学的ツールキットの重要な構成要素であると考えられる。この分野での現在の進歩は、極めて困難なデータ収集によって著しく鈍化しており、これは葬儀場、犯罪現場、または「ボディファーム」施設で起こりうる。 This paper makes a novel contribution to facilitate progress in post-mortem iris recognition by offering a conditional StyleGAN-based iris synthesis model, trained on the largest-available dataset of post-mortem iris samples acquired from more than 350 subjects, generating -through appropriate exploration of StyleGAN latent space -- multiple within-class (same identity) and between-class (different new identities) post-mortem iris images, compliant with ISO/IEC 29794-6, and with decomposition deformations controlled by the requested PMI (post mortem interval). 既存の、非常にスパースな、死後のirisデータセットを -- とりわけ -- irisプレゼンテーションアタックの努力を促進するための明確な応用に加えて、プロの法医学検査員に様々なpmisの変形を決して知覚しないよう露出させ、トレーニング効果を高めるためのサンプルを生成するのに有用であることを期待している。ソースコードとモデルの重み付けは、この論文で利用可能である。

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