XGBoostによる複数特徴量を用いた虹彩と目の周辺と強膜の個人認証

DOI 情報処理学会

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  • Personal Authentication of Iris, Periocular and Sclera Recognition Using XGBoost

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抄録

近年，精度が高いことで注目されている虹彩認証は，認証の際，虹彩の模様が鮮明に写るように被認証者はカメラに近づき，カメラを見て，高解像度の虹彩画像を取得する必要がある．認証のたびに被認証者はカメラに近づかなければならないことが被認証者の負担となる．この負担を軽減する方法として，虹彩と目の周辺を遠距離から撮影し，認証を行う方式が提案されている．しかし先行研究では，数多くある画像特徴量のうち，どの特徴量が認証に適しているかの十分な検討が行われていないため，重要な特徴量を適切に利用できておらず，本来実現可能な精度を実現できていない．また，虹彩と同時に取得可能な強膜領域を目の周辺の一部として使用している．つまり，強膜領域の個人性を有効に利用している既存研究は，著者の調べた範囲では存在しない．そこで本研究では，遠距離における虹彩認証の認証精度を向上させるために，XGBoostによる多くの特徴量を用いた虹彩と目の周辺と強膜のマルチモーダルバイオメトリック認証の手法を提案した．評価実験の結果，先行研究で用いられた手法よりも良い精度を示し，提案手法の有効性を示した．

Iris biometrics has a very high level of accuracy. However, it requires a high-quality iris image, which means that the person being identified must closely approach the camera, which is highly intrusive on the person being identified and increases the burden and limits the action of users. A less intrusive approach would be to capture iris images with identification equipment situated further away, but this is liable to result in poor-quality images and lower identification accuracy. Images of the iris and the region surrounding the eye are obtained simultaneously from a greater distance, and periocular biometrics is used to compensate for the loss of iris biometrics accuracy that results from acquiring images from a greater distance. In previous study, a method that combines iris biometrics with periocular biometrics has been proposed. However, the sclera region is not used for identification effectively in previous studies because the sclera region is used as part of periocular region. Moreover, effective features have not been used for identification and previous studies do not achieve feasible accuracy because the features are not evaluated sufficiently. Therefore, we proposed using more features (more image features and sclera region) and the XGBoost algorithm to fuse the scores.

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