論文の概要: EyePreserve: Identity-Preserving Iris Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12028v2
- Date: Sat, 30 Dec 2023 21:31:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 19:14:52.627637
- Title: EyePreserve: Identity-Preserving Iris Synthesis
- Title（参考訳）: eyepreserve: アイデンティティ保存虹彩合成
- Authors: Siamul Karim Khan, Patrick Tinsley, Mahsa Mitcheff, Patrick Flynn,
Kevin W. Bowyer, Adam Czajka
- Abstract要約: 本稿では,アイリス画像の完全データ駆動型,アイデンティティ保存型,瞳孔径変化型合成法を提案する。
提案手法の直接的な応用は、(a)虹彩認識のための既存の生体計測データセットの合成、または強化、および(b)瞳孔拡張に有意な差がある虹彩画像対を調べるための法医学の専門家を支援することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.973296574093506
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Synthesis of same-identity biometric iris images, both for existing and
non-existing identities while preserving the identity across a wide range of
pupil sizes, is complex due to intricate iris muscle constriction mechanism,
requiring a precise model of iris non-linear texture deformations to be
embedded into the synthesis pipeline. This paper presents the first method of
fully data-driven, identity-preserving, pupil size-varying s ynthesis of iris
images. This approach is capable of synthesizing images of irises with
different pupil sizes representing non-existing identities as well as
non-linearly deforming the texture of iris images of existing subjects given
the segmentation mask of the target iris image. Iris recognition experiments
suggest that the proposed deformation model not only preserves the identity
when changing the pupil size but offers better similarity between same-identity
iris samples with significant differences in pupil size, compared to
state-of-the-art linear and non-linear (bio-mechanical-based) iris deformation
models. Two immediate applications of the proposed approach are: (a) synthesis
of, or enhancement of the existing biometric datasets for iris recognition,
mimicking those acquired with iris sensors, and (b) helping forensic human
experts in examining iris image pairs with significant differences in pupil
dilation. Source codes and weights of the models are made available with the
paper.
- Abstract（参考訳）: 瞳孔サイズの広い範囲にまたがる同一性を維持しつつ、既存および非既存の同一性のための同一の生体認証虹彩画像の合成は、複雑な虹彩筋収縮機構のために複雑であり、合成パイプラインに埋め込まれる虹彩非線型テクスチャ変形の正確なモデルを必要とする。
本稿では, iris画像の完全データ駆動, アイデンティティ保存, 瞳孔サイズ可変合成の最初の方法を提案する。
本手法は,対象虹彩画像のセグメンテーションマスクが与えられた既存被写体の虹彩画像のテクスチャを非線形に変形させるとともに,既存被写体を表す瞳孔の大きさの異なるアイライズ像を合成することができる。
iris認識実験により,提案する変形モデルは,瞳孔サイズ変更時の同一性を保持するだけでなく,瞳孔サイズに有意な差がある同一同一性虹彩試料間の類似性が向上することが示唆された。
提案手法の直接的な応用は次の2つである。
イ アイリスセンサで取得したものを模倣して、アイリス認識のための既存の生体計測データセットの合成又は強化
(b)瞳孔拡張に有意な差がある虹彩画像対を調べるための法医学的人間専門家の支援。
ソースコードとモデルの重みは、この論文で利用可能である。
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