虹彩デヤタの変動にロバストな虹彩認証に関する提案

摘要

虹彩認証に関する研究は空間周波数分析（ウエーブレット変換やがボール変換）による方法が主であるが、J．Hongらにより、複数の帯域のガウシアン-ラプラシアンフィルタ処理後の空間領域データに対して、そのデータ変化を凹凸的に捉えることにより特徴抽出を行う罪証方法が提案された。この方法は、特徴抽出の附こ2階微分（ラプラシアン）を用いるため、虹彩データに重畳された雑音の影響を受けやすい。そのため、ガウシアンフィルタの選択は特徴を正しく抽出するために重要である。また多重解像度的な解析を行うことから帯域の異なる複数のガウシアンフィルタを用いる。しかしながら、特徴抽出の際に用いるガウシアンフィルタの帯域（ガウス分布の標準偏差）制御の方法や、必要なフィルタの数に関しては十分に明らかにされておらず、実用上の未解決閉居が残されている。また、虹彩データに重量された雑音量が帯域制御法に影響を与えると考えられる。本稿では、J．Hongらの方法を効果的に適用するために、特徴抽出の際に用いるガウシアンフィルタの必要数および帯域制御法を与える。明らかにする帯域制御法は虹彩データに重畳された雑音主に依存した方法であり、加法雑音による変動の影響にロバストな方法である。%Most literatures show that most of iris identification techniques use space-frequency analysis such as wavelet and Gabor transformation. In this paper, we focus attention on J.Hong's method. In this method, the variation of the directional properties of brightness of the image is used to describe iris features. In order to conserve the original signal while minimizing the effect of noise, scale-space filtering technique is applied. However, It is not explained how to select the scale-space filters. In this paper, we research how to select the scale-space filters. It is clarified to have to change the filter selection according to the degree of the additive noise of data.