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Smartphone-based iris recognition through high-quality visible-spectrum iris image capture.V2

Created by
  • Haebom

作者

Naveenkumar G Venkataswamy, Yu Liu, Soumyabrata Dey, Stephanie Schuckers, Masudul H Imtiaz

概要

この論文は、照明の変化、色素沈着の違い、標準化された撮影制御の欠如のために困難を経験するスマートフォンベースの可視光(VIS)虹彩認識について説明します。 ISO/IEC 29794-6 品質遵守を確保する獲得パイプラインを提示し、商用機器で正確な VIS 虹彩認識が可能であることを立証します。 CUVIRISデータセット(47人の被験者から得られた752のコンプライアンスイメージ)を紹介し、効率的なオンデバイス処理のためのLightIrisNet(MobileNetV3ベースのマルチタスク分割ネットワーク)とVISドメインに適合するように修正されたIrisFormer(コンバータマッチャー)を開発しました。 OSIRISはTAR 97.9%(FAR = 0.01)を達成し、IrisFormerはUBIRIS.v2のみで訓練されたにもかかわらず、CUVIRISでEER 0.057%を達成しました。再現性のために、取得アプリ、トレーニング済みモデル、データセットの公開サブセットを公開します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
標準化された撮影とVISに適した軽量モデルにより、スマートフォンで正確で実用的な虹彩認識が可能であることを立証。
CUVIRISデータセットと関連リソースを公開し、研究の再現性と発展に貢献
MobileNetV3ベースのLightIrisNetおよびIrisFormerモデルを開発し、効率的なオンデバイス処理の可能性を提示します。
Limitations:
具体的なLimitationsへの言及は、論文の要約に直接提示されていません。 (例:特定の照明条件でのパフォーマンスの低下、データセットの多様性の欠如など)
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