JP2022044603A - 虹彩識別のためのディープニューラルネットワーク - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2016年7月14日に出願され“DEEP NEURAL NETWORK FOR IRIS IDENTIFICATION”と題されたロシア特許出願第2016128792号の優先権の利益を主張するものであり、該出願の全体の内容は、参照により本明細書中に援用される。
本明細書は、例えば、以下の項目も提供する。
(項目1)
ウェアラブルディスプレイシステムであって、
ディスプレイと、
ユーザの眼の第1の画像を捕捉するように構成される画像捕捉デバイスと、
非一過性メモリであって、前記非一過性メモリは、
前記眼の第1の画像を処理するための埋込であって、
前記埋込は、トリプレットネットワークアーキテクチャを伴うディープニューラルネットワークを使用して学習され、
前記ディープニューラルネットワークは、複数の人物の眼画像からの埋込を学習するように構成され、
同一人物からの眼画像に関する埋込空間表現内の距離は、異なる人物からの眼画像に関する前記埋込空間表現内の距離より小さい、
埋込と、
前記眼の処理された第1の画像を処理するための分類子と、
実行可能命令と
を記憶するように構成される、非一過性メモリと、
前記ディスプレイ、前記画像捕捉デバイス、および前記非一過性メモリと通信する、ハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、
前記眼の第1の画像を受信することと、
前記埋込を使用して、前記眼の第1の画像を処理し、埋込空間表現を生成することと、
前記分類子を使用して、前記埋込空間表現を処理し、前記眼の第1の画像が認可されたユーザの眼の画像である、尤度スコアを計算することと、
前記尤度スコアに基づいて、前記ウェアラブルディスプレイシステムへのユーザアクセスを許可または否認することと
を行うようにプログラムされる、ハードウェアプロセッサと
を備える、ウェアラブルディスプレイシステム。
(項目2)
明度正規化層は、ローカルコントラスト正規化層、ローカル応答正規化層、またはそれらの組み合わせを備える、項目1に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
(項目3)
前記ディープニューラルネットワークは、複数の層を備え、
前記複数の層は、プーリング層、明度正規化層、畳み込み層、インセプション様層、正規化線形層、ソフトサイン層、または任意のそれらの組み合わせを備える、
項目1に記載のウェアラブルディスプレイシステム
(項目4)
前記埋込空間表現は、単位長を有する、項目1に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
(項目5)
前記分類子は、ユークリッド距離に基づいて、前記尤度スコアを生成する、項目1に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
(項目6)
前記分類子は、バイナリ分類子、ロジスティック回帰分類子、サポートベクトルマシン分類子、ベイズ分類子、ソフトマックス分類子、または任意のそれらの組み合わせである、項目1に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
(項目7)
前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、前記眼の第1の画像をセグメント化し、前記眼の虹彩の第2の画像を生成するようにプログラムされ、
前記眼の第1の画像を処理するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、前記埋込を使用して、前記眼の虹彩の第2の画像を処理し、前記埋込空間表現を生成するようにプログラムされる、
項目1-6のいずれか1項に記載のウェアラブルディスプレイシステム。
(項目8)
虹彩認証のためにディープニューラルネットワークを訓練するためのシステムであって、
実行可能命令を記憶するコンピュータ可読メモリと、
1つ以上のハードウェアベースのプロセッサであって、前記1つ以上のハードウェアベースのプロセッサは、前記実行可能命令によって、少なくとも、
複数の層を備えるディープニューラルネットワークにアクセスすることであって、前記複数の層の各層は、前記複数の層の少なくとも別の層に接続される、ことと、
前記ディープニューラルネットワークに複数の人物の眼画像を備える訓練セットを提供することと、
前記ディープニューラルネットワークを使用して、前記複数の眼画像の埋込空間表現を算出することであって、同一人物の前記複数の眼画像の埋込空間表現は、閾値内にある、ことと、
同一人物および異なる人物の前記眼画像の埋込空間表現間の距離に基づいて、前記ディープニューラルネットワークを更新することと
を行うようにプログラムされる、1つ以上のハードウェアベースのプロセッサと
を備える、システム。
(項目9)
前記複数の層は、プーリング層、明度正規化層、畳み込み層、インセプション様層、正規化線形層、ソフトサイン層、または任意のそれらの組み合わせを備える、項目8に記載のシステム。
(項目10)
前記ディープニューラルネットワークは、トリプレットネットワークアーキテクチャを備える、項目8-9のいずれか1項に記載のシステム。
(項目11)
前記訓練セットは、眼画像のトリプレットを備え、前記ディープニューラルネットワークは、前記眼画像のトリプレットを使用して学習される、項目10に記載のシステム。
(項目12)
前記トリプレットの2つの眼画像は、同一人物からのものであり、前記トリプレットの第3の眼画像は、異なる人物からのものである、項目11に記載のシステム。
(項目13)
頭部搭載型ディスプレイシステムであって、
ディスプレイと、
ユーザの眼の第1の画像を捕捉するように構成される画像捕捉デバイスと、
実行可能命令を記憶するように構成される非一過性メモリと、
前記ディスプレイ、前記画像捕捉デバイス、および前記非一過性メモリと通信する、ハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、
前記眼の第1の画像を受信することと、
前記眼の第1の画像を処理し、前記眼の第1の画像の表現を極座標内に生成することと、
ディープニューラルネットワークを使用して、極座標内の前記眼の第1の画像の表現を処理し、埋込空間表現を生成することと、
分類子を使用して、前記埋込空間表現を処理し、前記眼の画像が認可されたユーザの眼の画像である、尤度スコアを生成することと
を行うようにプログラムされる、ハードウェアプロセッサと
を備える、頭部搭載型ディスプレイシステム。
(項目14)
前記ディープニューラルネットワークは、トリプレットネットワークを使用して学習される、項目13に記載の頭部搭載型ディスプレイシステム。
(項目15)
前記トリプレットネットワークは、前記ディープニューラルネットワークを複数の人物の眼画像から学習するように構成され、
同一人物からの眼画像に関する前記埋込空間表現内の距離は、異なる人物からの眼画像に関する前記埋込空間表現内の距離より小さい、
項目14に記載の頭部搭載型ディスプレイシステム。
(項目16)
前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、
前記尤度スコアに基づいて、前記頭部搭載型ディスプレイシステムへの前記ユーザアクセスを許可または否認する
ようにプログラムされる、項目13-15のいずれか1項に記載の頭部搭載型ディスプレイシステム。
(項目17)
前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、前記眼の第1の画像をセグメント化し、前記眼の虹彩の第2の画像を生成するようにプログラムされ、
前記眼の第1の画像を処理するために、前記ハードウェアプロセッサは、前記実行可能命令によって、前記ディープニューラルネットワークを使用して、前記眼の虹彩の第2の画像を処理し、前記埋込空間表現を生成するようにプログラムされる、
項目13-15のいずれか1項に記載の頭部搭載型ディスプレイシステム。
(項目18)
前記眼の第1の画像は、主に、前記眼の虹彩および網膜を含む、項目13-15のいずれか1項に記載の頭部搭載型ディスプレイシステム。
(項目19)
前記眼の第1の画像は、主に、前記眼の網膜を含む、項目13-15のいずれか1項に記載の頭部搭載型ディスプレイシステム。
(項目20)
前記埋込空間表現は、n-次元ベクトルであって、前記埋込空間表現の要素の大部分は、統計的に独立している、項目13-15のいずれか1項に記載の頭部搭載型ディスプレイシステム。
(概要)
(例示的トリプレットネットワークアーキテクチャ)
Maximum(0,|EmbA-EmbP|2-|EmbA-EmbN|2+m) 式(1.1)
式中、|EmbA-EmbP|は、埋込空間内のEmbA120aとEmbP120pとの間の絶対距離を示し、|EmbA-EmbN|は、EmbA120aとEmbN120nとの間の絶対距離を示し、mは、許容差を示す。許容差は、異なる実装では、異なり得る。例えば、許容差は、0.20であることができる。したがって、いくつかの実装では、埋込108は、同一人物からの眼画像間の埋込空間内の距離が異なる人物からの眼画像間の埋込空間内の距離より小さくなるように、複数の人物の眼画像から学習されることができる。いくつかの実施形態では、人物の眼からの眼画像間の埋込空間内の距離は、異なる人物からの眼画像または同一人物の異なる眼の眼画像間の埋込空間内の距離より小さい。式(1.1)の特定の実装の観点から、同一人物からの全ての眼画像間の埋込空間内の平方距離は、小さく、異なる人物からの眼画像のペア間の埋込空間内の平方距離は、大きい。別の実施例として、トリプレット損失層128は、以下を算出することによって、EmbA120a、EmbP120p、およびEmbN120nを比較することができる。Maximum(0,|EmbA-EmbP+m1|m2-|EmbA-EmbN+m1|m2+m3) 式(1.2)
式中、|EmbA-EmbP|は、埋込空間内のEmbA120aとEmbP120pとの間の絶対距離を示し、|EmbA-EmbN|は、EmbA120aとEmbN120nとの間の絶対距離を示し、m1は、2つの埋込空間表現間の距離のモディファイアを示し、m2は、2つの埋込空間表現間の絶対距離のモディファイアを示し、m3は、許容差を示す。モディファイアm1およびm2は、異なる実装では、異なり得る。例えば、モディファイアは、整数(例えば、3)、実数(例えば、3.1)、または複素数であることができる。許容差m3は、異なる実装では、異なり得る。例えば、許容差は、0.20であることができる。
式中、nは、トリプレットのバッチ内のトリプレットの数を示し、EmbA(i)、EmbP(i)、EmbN(i)は、トリプレットのバッチ内のi番目のEmbA120a、EmbP120p、およびEmbN120nを示し、mは、許容差を示す。別の実施例として、トリプレット損失は、以下であることができる。
式中、nは、トリプレットのバッチ内のトリプレットの数を示し、EmbA(i)、EmbP(i)、およびEmbN(i)は、トリプレットのバッチ内のi番目のEmbA120a、EmbP120p、およびEmbN120nを示し、m1は、2つの埋込空間表現間の距離のモディファイアを示し、m2は、2つの埋込空間表現間の絶対距離のモディファイアを示し、m3は、許容差を示す。
(例示的ディープニューラルネットワーク)
(例示的ディープネットワークアーキテクチャ)
(例示的眼画像およびセグメント化された虹彩画像)
(他のバイオメトリック情報との例示的組み合わせ)
(埋込ネットワークの例示的学習)
(例示的ユーザデバイス)
(眼認証のための例示的プロセス)
(例示的眼認証システム)
(例示的ウェアラブルディスプレイシステム)
(付加的側面)
(結論)
Claims (1)
- 本明細書に記載の発明。
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