Fast Eye Detector Using Siamese Network for NIR Partial Face Images

要約

本論文では、近赤外線（NIR）部分顔画像に対して、シャムネットワークを用いた高速な目検出手法を提案する。近赤外部分顔画像は、フレームレートや解像度の制約を受けながら虹彩認証システムを用いて撮影されるため、被写体の顔全体が写っているわけではありません。IOTM (iris on the move) システムのような虹彩認証システムでは、前処理として高速かつ高精度な視線検出が必要となります。我々は、高速で、左右の目の識別性能が高く、目の中心の位置精度が高い目検出の設計を目指しています。本手法では、シャムネットワークを採用し、高速な軽量CNNをバックボーンとして粗い位置から細かい位置までの推定を行う。ネットワークは、画像の特徴量と目の粗い位置を示す類似度マップを出力する。類似度の高い特徴量の一部を回帰することで、目の粗い位置を精密に推定し、精度の高い位置を得ることができる。提案手法の有効性を、位置精度、識別性能、処理速度の観点から、SOTAを含む従来手法と比較し、実証する。本手法は、処理速度において優れた性能を達成している。

要約(オリジナル)

This paper proposes a fast eye detection method that is based on a Siamese network for near infrared (NIR) partial face images. NIR partial face images do not include the whole face of a subject since they are captured using iris recognition systems with the constraint of frame rate and resolution. The iris recognition systems such as the iris on the move (IOTM) system require fast and accurate eye detection as a pre-process. Our goal is to design eye detection with high speed, high discrimination performance between left and right eyes, and high positional accuracy of eye center. Our method adopts a Siamese network and coarse to fine position estimation with a fast lightweight CNN backbone. The network outputs features of images and the similarity map indicating coarse position of an eye. A regression on a portion of a feature with high similarity refines the coarse position of the eye to obtain the fine position with high accuracy. We demonstrate the effectiveness of the proposed method by comparing it with conventional methods, including SOTA, in terms of the positional accuracy, the discrimination performance, and the processing speed. Our method achieves superior performance in speed.

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