JP2023048156A - 拡張画像を生成するための方法及び関連する装置 - Google Patents
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Abstract
Description
- 個人を示す複数の画像の一部を形成する画像ごとに、個人に関するバイオメトリクテンプレートを作成するために画像に処理を適用するステップと、
- 作成したバイオメトリクテンプレートの平均を構成する平均テンプレートを計算するステップと、
- 複数の画像からの被選択画像を修正済み画像へと修正するステップであって、平均テンプレートと修正済み画像に処理を適用することによって作成される別のバイオメトリクテンプレートとの間の誤りが、平均テンプレートと被選択画像に処理を適用することによって作成されているバイオメトリクテンプレートとの間の誤りよりも小さいように修正が適応される、修正するステップと
を含む。
- 平均テンプレートと最終画像に処理を適用することによって作成されるバイオメトリクテンプレートとの間の誤りが既定の閾値未満であるように、修正するステップの反復が最終画像をもたらすこと、
- 修正するステップの反復回数が既定の閾値に達すること
の少なくとも1つが満たされるまで反復される。
Ik+1=Ik-λ*Dk
のように反復され、但し
- Ikは修正するステップのk番目の反復によって修正される画像であり、
- Ik+1はk番目の反復によって作成される修正済み画像であり、
- λは既定のパラメータであり、
-
が成立し、但しEkは平均テンプレートと画像Ikに処理を適用することによって作成されるバイオメトリクテンプレートとの間の誤りである。
a)画像のシーケンスの画像ごとに、画像の質を示す関連メトリクを計算するステップと、
b)まだ選択されていないシーケンスの1組の画像から、最も優れた質をその関連メトリクが示す画像のシーケンスの画像を選択するステップと、
c)被選択画像の既定の時間的近傍に位置する被選択画像以外のシーケンスからの少なくとも1つの画像について、画像に関連するメトリクをダウングレードするステップと、
d)以下の条件、すなわち
- ステップb)の実装回数が既定の閾値に達すること、
- まだ選択されていない画像のシーケンスからの各画像のメトリクが既定の品質閾値を超えること
の少なくとも1つが満たされるまでステップb)及びc)を繰り返すステップと
を含む。
- 複数の画像の一部を形成する画像ごとに、個人に関するバイオメトリクテンプレートを作成するために画像に処理を適用すること、
- 作成した各バイオメトリクテンプレートの平均を構成する平均テンプレートを計算すること、
- 複数の画像からの被選択画像を修正済み画像へと修正することであって、平均テンプレートと修正済み画像に処理を適用することによって作成されるバイオメトリクテンプレートとの間の誤りが、平均テンプレートと被選択画像に処理を適用することによって作成されているバイオメトリクテンプレートとの間の誤りよりも小さいように修正が適応される、修正すること
を行うように構成される少なくとも1つのプロセッサと
を含む装置も提供される。
T=CNN(I)
・画像内に示される個人の顔の位置を示すメトリク。この場合、メトリクの値は画像センサ10に対する顔の向きに依存し、個人の顔を正面から示す画像は、個人の顔を斜めから、又は更には横から示す画像よりも質が優れていると見なされる。
・画像内に示される個人の顔の解像度を示すメトリク。画像内のピクセル数としてカウントされる個人の目の間の距離が長ければ長いほどその画像の質は高い。
・画像内のぼやけのレベルを示すメトリク。画像がぼやけていればいるほどその画像の質は低い。
・上述の畳み込みニューラルネットワークと異なるニューラルネットワークによってもたらされる「バイオメトリク」メトリク。
・サブステップ202及び204の実装回数が既定の閾値Kmaxに達すること、
・まだ選択されていない画像のシーケンスからの各画像のメトリクが既定の品質閾値未満の質を示すこと。
但しE0は、平均テンプレートと画像I0にCNN処理を適用することによって作成されるバイオメトリクテンプレートT0(即ちT0=CNN(I0))との間の誤りである。
E0=(T0-TM)2
I1=I0-λ*D0
を適用することによって修正済み画像I1を計算し、但しλは既定のパラメータである。
E1=(T1-TM)2<E
が成立する場合に満たされる。
・該当する場合、それはその個人が過去にデータベースに登録されていることを意味し、従ってその個人は認可ユーザであり、セキュア領域にアクセスする認可を付与されている(肯定的な認証結果)。
・該当しない場合、それはその個人が認可ユーザではないことを意味し、セキュア領域にアクセスすることを拒否される(否定的な認証結果)。
2 第2の装置
3 通信ネットワーク
10 画像センサ
12 処理ユニット
14 メモリ
16 通信インタフェース
20 通信インタフェース
22 処理ユニット
24 メモリ
Claims (10)
- コンピュータによって実装される方法であって、
- 個人を示す複数の画像の一部を形成する画像ごとに、前記個人に関するバイオメトリクテンプレートを作成するために前記画像に処理を適用するステップ(104)と、
- 作成した前記バイオメトリクテンプレートの平均を構成する平均テンプレート(TM)を計算するステップ(106)と、
- 前記複数の画像からの被選択画像(I0)を修正済み画像(I1)へと修正するステップ(110)であって、前記平均テンプレート(TM)と前記修正済み画像(I1)に前記処理を適用することによって作成される別のバイオメトリクテンプレートとの間の誤りが、前記平均テンプレート(TM)と前記被選択画像(I0)に前記処理を適用することによって作成されている前記バイオメトリクテンプレートとの間の誤りよりも小さいように前記修正(110)が適応される、修正するステップ(110)と
を含む、方法。 - 前記被選択画像(I0)は、前記被選択画像(I0)の適用によって作成される前記バイオメトリクテンプレートが、作成される前記バイオメトリクテンプレートの中の前記平均テンプレート(TM)に最も近くなるようなものである、請求項1に記載の方法。
- 前記修正するステップ(110)が、以下の条件、すなわち
- 前記平均テンプレート(TM)と最終画像(If)に前記処理を適用することによって作成されるバイオメトリクテンプレートとの間の誤りが既定の閾値未満であるように、前記修正するステップ(110)の反復が前記最終画像(If)を作成すること、
- 前記修正するステップ(110)の反復回数が既定の閾値に達すること
の少なくとも1つが満たされるまで反復される、請求項1又は2に記載の方法。 - 前記処理が畳み込みニューラルネットワークによって実装される、請求項1乃至4の何れか一項に記載の方法。
- - 画像のシーケンスから前記複数の画像を選択するステップ(102)であって、前記選択は画質の基準に基づいて及び前記画像のシーケンス内の時間的位置の基準に基づいて行われる、選択するステップ(102)
を更に含む、請求項1乃至5の何れか一項に記載の方法。 - 前記選択(102)が
a)前記画像のシーケンスの画像ごとに、前記画像の質を示す関連メトリクを計算するステップ(200)と、
b)まだ選択されていない前記シーケンスの1組の画像から、最も優れた質をその関連メトリクが示す前記画像のシーケンスの画像を選択するステップ(202)と、
c)前記被選択画像の既定の時間的近傍に位置する前記被選択画像以外の前記シーケンスからの少なくとも1つの画像について、前記画像に関連する前記メトリクをダウングレードするステップ(204)と、
d)以下の条件、すなわち
- ステップb)の実装回数が既定の閾値に達すること、
- まだ選択されていない前記画像のシーケンスからの各画像の前記メトリクが既定の品質閾値を超えること
の少なくとも1つが満たされるまでステップb)及びc)を繰り返すステップと
を含む、請求項6に記載の方法。 - その前記ステップが第1の装置(1)によって実装され、
- 前記修正済み画像から生じる最終画像(If)を通信ネットワーク(3)内で第2の装置(2)に伝送するステップ(114)を更に含み、前記第2の装置(2)は、前記個人に関する最終バイオメトリクテンプレート(Tf)を作成するために前記最終画像に前記処理を適用するように構成される、請求項1乃至7の何れか一項に記載の方法。 - 請求項1乃至8の何れか一項に記載の方法のステップを実行するために前記コンピュータによって実行可能な命令を記憶する、コンピュータ可読メモリ(14)。
- 個人を示す複数の画像を取得するように構成されるセンサ(10)と、
- 前記複数の画像の一部を形成する画像ごとに、前記個人に関するバイオメトリクテンプレートを作成するために前記画像に処理を適用すること、
- 作成した各バイオメトリクテンプレートの平均を構成する平均テンプレートを計算すること、
- 前記複数の画像からの被選択画像(I0)を修正済み画像(I1)へと修正することであって、前記平均テンプレートと前記修正済み画像に前記処理を適用することによって作成されるバイオメトリクテンプレートとの間の誤りが、前記平均テンプレートと前記被選択画像に前記処理を適用することによって作成されている前記バイオメトリクテンプレートとの間の誤りよりも小さいように前記修正が適応される、修正すること
を行うように構成される少なくとも1つのプロセッサ(12)と
を含む、装置(1)。
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