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公開番号2025032332
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-11
出願番号2024219493,2023506640
出願日2024-12-13,2021-03-18
発明の名称特徴量変換学習装置、認証装置、特徴量変換学習方法、認証方法およびプログラム
出願人日本電気株式会社,国立大学法人電気通信大学
代理人個人,個人
主分類G06V 10/40 20220101AFI20250304BHJP(計算;計数)
要約【課題】特徴超解像をさらに高精度に行う特徴量変換学習装置、認証装置、特徴量変換学習方法、認証方法および記録媒体を提供する。
【解決手段】特徴量変換学習装置200は、第1画像を取得する画像パッチ取得部201と、第1画像を、第1画像よりも解像度が低い第2画像に縮小する画像縮小部202と、第2画像を第1画像と同じ解像度の第3画像に拡大する画像拡大部103と、第1画像の特徴量である第1特徴量および第3画像の特徴量である第2特徴量を抽出する特徴量抽出部104と、第2特徴量を第3特徴量に変換する特徴量変換部105と、第1特徴量と第3特徴量との比較結果に基づいて、特徴量変換部105に特徴量変換方法の学習を行わせる学習制御部208と、を備える。
【選択図】図3
特許請求の範囲【請求項１】
第１画像を取得する画像取得手段と、
前記第１画像を、前記第１画像よりも解像度が低い第２画像に縮小する画像縮小手段と、
前記第２画像を前記第１画像と同じ解像度の第３画像に拡大する画像拡大手段と、
前記第１画像の特徴量である第１特徴量、および、前記第３画像の特徴量である第２特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、
前記第２特徴量を第３特徴量に変換する特徴量変換手段と、
前記第１特徴量と前記第３特徴量との比較結果に基づいて、前記特徴量変換手段に特徴量変換方法の学習を行わせる学習制御手段と、
を備える特徴量変換学習装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記第１特徴量または前記第３特徴量の入力を受けて、入力された特徴量が、特徴量変換手段によって変換された特徴量か否かを判定する特徴判別手段をさらに備え、
前記学習制御手段は、前記特徴判別手段が、特徴量変換手段によって変換された特徴量とそれ以外の特徴量とを区別できない場合に損失が小さくなる損失関数に基づいて、前記特徴量変換手段に特徴量変換方法の学習を行わせる、
請求項１に記載の特徴量変換学習装置。
【請求項３】
前記学習制御手段は、前記第１特徴量と前記第３特徴量とが類似するほど損失が小さくなる損失関数に基づいて、前記特徴量変換手段に特徴量変換方法の学習を行わせる、
請求項１または請求項２に記載の特徴量変換学習装置。
【請求項４】
前記学習制御手段は、前記第３特徴量に基づくクラス分類によるクラスが正解のクラスと一致する場合に損失が小さくなる損失関数に基づいて、前記特徴量変換手段に特徴量変換方法の学習を行わせる、
請求項１から３の何れか一項に記載の特徴量変換学習装置。
【請求項５】
前記画像縮小手段は、前記第１画像を、乱数を用いて決定したサイズに縮小して前記第２画像を生成する
請求項１から４の何れか一項に記載の特徴量変換学習装置。
【請求項６】
前記特徴量抽出手段は、
特徴量抽出対象の画像のうち特定の部分に対応する特徴量を強調する重み付けを行うアテンション処理手段
を備える、請求項１から５の何れか一項に記載の特徴量変換学習装置。
【請求項７】
前記特徴量変換手段は、前記特徴量抽出手段が生成する中間特徴量に対して特徴量の変換を行う、
請求項１から６の何れか一項に記載の特徴量変換学習装置。
【請求項８】
認証対象画像を取得する認証対象画像取得手段と、
前記認証対象画像を拡大する画像拡大手段と、
前記認証対象画像の拡大画像の特徴量を、前記認証対象画像よりも解像度が高い比較用画像に対する特徴量抽出方法と同じ方法で抽出する特徴量抽出手段と、
学習用画像の特徴量からの変換後の特徴量と、前記学習用画像が縮小された後拡大された劣化画像の特徴量との相違が小さいほど値が小さくなる損失関数を用いた、特徴量変換方法の学習結果に基づいて、前記認証対象画像の拡大画像の特徴量を変換する特徴量変換手段と、
前記特徴量変換手段による変換後の特徴量と、前記比較用画像の特徴量とを比較する特徴量比較手段と、
を備える認証装置。
【請求項９】
第１画像を取得することと、
前記第１画像を、前記第１画像よりも解像度が低い第２画像に縮小することと、
前記第２画像を前記第１画像と同じ解像度の第３画像に拡大することと、
前記第１画像の特徴量である第１特徴量、および、前記第３画像の特徴量である第２特徴量を抽出することと、
前記第２特徴量を第３特徴量に変換することと、
前記第１特徴量と前記第３特徴量との比較結果に基づいて、前記第２特徴量を第３特徴量に変換する特徴量変換方法の学習を行うことと、
を含む特徴量変換学習方法。
【請求項１０】
認証対象画像を取得することと、
前記認証対象画像を拡大することと、
前記認証対象画像の拡大画像の特徴量を、前記認証対象画像よりも解像度が高い比較用画像に対する特徴量抽出方法と同じ方法で抽出することと、
学習用画像の特徴量からの変換後の特徴量と、前記学習用画像が縮小された後拡大された劣化画像の特徴量との相違が小さいほど値が小さくなる損失関数を用いた、特徴量変換方法の学習結果に基づいて、前記認証対象画像の拡大画像の特徴量を変換することと、
前記認証対象画像の拡大画像の特徴量からの変換後の特徴量と、前記比較用画像の特徴量とを比較することと、
を含む認証方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この開示は、特徴量変換学習装置、認証装置、特徴量変換学習方法、認証方法および記録媒体に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
画像を、元の画像よりも解像度の高い画像に変換する技術は、超解像（Super-Resolution）と呼ばれている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
日本国特開２０１３－３１１６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
顔画像を用いて虹彩認証を行う場合など、認証対象の画像の解像度が不足する場合が考えられる。この場合、超解像によって認証対象の画像をより解像度の高い画像に変換して認証に用いることが考えられるが、解像度の高い画像を生成する必要があるため、超解像に計算コストがかかる可能性がある。
【０００５】
この開示の目的の一例は、上述した課題を解決することのできる特徴量変換学習装置、認証装置、特徴量変換学習方法、認証方法および記録媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この開示の第一の態様によれば、特徴量変換学習装置は、第１画像を取得する画像取得手段と、前記第１画像を、前記第１画像よりも解像度が低い第２画像に縮小する画像縮小手段と、前記第２画像を前記第１画像と同じ解像度の第３画像に拡大する画像拡大手段と、前記第１画像の特徴量である第１特徴量、および、前記第３画像の特徴量である第２特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記第２特徴量を第３特徴量に変換する特徴量変換手段と、前記第１特徴量と前記第３特徴量との比較結果に基づいて、前記特徴量変換手段に特徴量変換方法の学習を行わせる学習制御手段と、を備える。
【０００７】
この開示の第二の態様によれば、認証装置は、認証対象画像を取得する認証対象画像取得手段と、前記認証対象画像を拡大する画像拡大手段と、前記認証対象画像の拡大画像の特徴量を、前記認証対象画像よりも解像度が高い比較用画像に対する特徴量抽出方法と同じ方法で抽出する特徴量抽出手段と、学習用画像の特徴量からの変換後の特徴量と、前記学習用画像が縮小された後拡大された劣化画像の特徴量との相違が小さいほど値が小さくなる損失関数を用いた、特徴量変換方法の学習結果に基づいて、前記認証対象画像の拡大画像の特徴量を変換する特徴量変換手段と、前記特徴量変換手段による変換後の特徴量と、前記比較用画像の特徴量とを比較する特徴量比較手段と、を備える。
【０００８】
この開示の第三の態様によれば、特徴量変換学習方法は、第１画像を取得することと、前記第１画像を、前記第１画像よりも解像度が低い第２画像に縮小することと、前記第２画像を前記第１画像と同じ解像度の第３画像に拡大することと、前記第１画像の特徴量である第１特徴量、および、前記第３画像の特徴量である第２特徴量を抽出することと、前記第２特徴量を第３特徴量に変換することと、前記第１特徴量と前記第３特徴量との比較結果に基づいて、前記第２特徴量を第３特徴量に変換する特徴量変換方法の学習を行うことと、を含む。
【０００９】
この開示の第四の態様によれば、認証方法は、認証対象画像を取得することと、前記認証対象画像を拡大することと、前記認証対象画像の拡大画像の特徴量を、前記認証対象画像よりも解像度が高い比較用画像に対する特徴量抽出方法と同じ方法で抽出することと、学習用画像の特徴量からの変換後の特徴量と、前記学習用画像が縮小された後拡大された劣化画像の特徴量との相違が小さいほど値が小さくなる損失関数を用いた、特徴量変換方法の学習結果に基づいて、前記認証対象画像の拡大画像の特徴量を変換することと、前記認証対象画像の拡大画像の特徴量からの変換後の特徴量と、前記比較用画像の特徴量とを比較することと、を含む。
【００１０】
この開示の第五の態様によれば、記録媒体は、コンピュータに、第１画像を取得することと、前記第１画像を、前記第１画像よりも解像度が低い第２画像に縮小することと、前記第２画像を前記第１画像と同じ解像度の第３画像に拡大することと、前記第１画像の特徴量である第１特徴量、および、前記第３画像の特徴量である第２特徴量を抽出することと、前記第２特徴量を第３特徴量に変換することと、前記第１特徴量と前記第３特徴量との比較結果に基づいて、前記第２特徴量を第３特徴量に変換する特徴量変換方法の学習を行うことと、を実行させるためプログラムを記録する記録媒体である。
（【００１１】以降は省略されています）

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