Smartphone-based Iris Recognition through High-Quality Visible Spectrum Iris Capture

要約

虹彩認識は、伝統的に近赤外線 (NIR) イメージングに依存していた生体認証において、その卓越した精度が広く知られています。
最近、アクセス可能なスマートフォンのカメラを介した可視スペクトル (VIS) イメージングが、生体認証のキャプチャのために研究されています。
しかし、スマートフォンで撮影した「高品質」VIS 画像を使用した虹彩認識と、以前に登録した NIR 画像とのクロススペクトルマッチングについての徹底的な研究は行われていません。
主な課題は、スマートフォンのカメラの既知の限界である高品質の生体認証を取得することにあります。
この研究では、自動フォーカスとズーム調整を通じて高品質の VIS 虹彩画像を一貫してキャプチャするように設計された新しい Android アプリケーションを紹介します。
このアプリケーションは、画質に関して ISO/IEC 29794-6 標準に準拠しながら、正確な目と虹彩の検出のための YOLOv3-tiny モデルとセグメンテーションのための軽量の Ghost-Attendance U-Net (G-ATTU-Net) を統合します。
このアプローチは、スマートフォンで撮影した 47 人の被験者の VIS および NIR 虹彩画像を使用して検証され、VIS 画像では 96.57%、NIR 画像では 97.95% の True Acceptance Rate (TAR) を達成し、さまざまな撮影距離と虹彩の色にわたって一貫したパフォーマンスを実現しました。
この堅牢なソリューションは、スマートフォンのセキュリティ強化に重要な意味を持ち、虹彩生体認証の分野を大幅に進歩させることが期待されています。

要約(オリジナル)

Iris recognition is widely acknowledged for its exceptional accuracy in biometric authentication, traditionally relying on near-infrared (NIR) imaging. Recently, visible spectrum (VIS) imaging via accessible smartphone cameras has been explored for biometric capture. However, a thorough study of iris recognition using smartphone-captured ‘High-Quality’ VIS images and cross-spectral matching with previously enrolled NIR images has not been conducted. The primary challenge lies in capturing high-quality biometrics, a known limitation of smartphone cameras. This study introduces a novel Android application designed to consistently capture high-quality VIS iris images through automated focus and zoom adjustments. The application integrates a YOLOv3-tiny model for precise eye and iris detection and a lightweight Ghost-Attention U-Net (G-ATTU-Net) for segmentation, while adhering to ISO/IEC 29794-6 standards for image quality. The approach was validated using smartphone-captured VIS and NIR iris images from 47 subjects, achieving a True Acceptance Rate (TAR) of 96.57% for VIS images and 97.95% for NIR images, with consistent performance across various capture distances and iris colors. This robust solution is expected to significantly advance the field of iris biometrics, with important implications for enhancing smartphone security.

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