文献

J-GLOBAL ID：201702250967233526   整理番号：17A1349816

相対的距離比較による虹彩活性検出【Powered by NICT】

Iris Liveness Detection by Relative Distance Comparisons

著者 (2件)： Pala Federico ,  Bhanu Bir
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 664-671  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文の焦点は,被験者の眼の着色同心円内パターンを測定する虹彩バイオメトリックスのための提示攻撃検出は,一般的なユーザ検証システムに個人を認証するためである。単一畳込みニューラルネットワークアーキテクチャを用いた以前の深層学習方法とは異なり,この論文では,二種の実際の虹彩パッチを入力とする三重項畳込みネットワーク上に構築されたフレームワークと偽パッチまたは二偽パッチと真のパッチを開発した。目的は,訓練サンプルの数を増加させ,偽の虹彩パッチからの実を分離する表現を生成することである。小さいアーキテクチャは単一パッチよりもむしろ全体像の活性に基づく早期停止を行う方法を提供する。マッチングは,参照セット実際と偽の例に関して距離を計算することにより行った。提案したアプローチは,より小さなネットワークを用いた実時間処理を可能にし,写真に基づくとコンタクトレンズ提示攻撃の三つのベンチマークデータセット上で最先端技術レベルの性能と同等またはそれ以上の提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 着色 ,  マッチング ,  三重項 ,  *虹彩 ,  実時間処理 ,  畳込み ,  ネットワーク ,  コンタクトレンズ ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 最先端技術 ,  深層学習 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ ,  被験者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 相対的距離 ,  虹彩 ,  活性