#474
summarized by : Kiro Otsu
Efficient Neural Network Compression

どんな論文か?

マルチスペクトラルな手の皮膚の画像から生体認証をするシステムの提案。マルチスペクトラル(RGBよりもチャンネル数の多い)画像を処理するための3DCNNアーキテクチャを使っている。手の画像を使ったリアルタイムな生体認証で、向き普遍・ロバストなものは初。RGBのようなスパースな特徴での分類が脆弱なことを示している。RGB画像データからマルチスペクトラルなデータセットを作るパイプラインも提供している。
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新規性

・手の甲の皮膚の特徴から生体認証をするシステムが新しい。 ・RGB画像はスパースな特徴で、マルチスペクトラルな不画像を使った方が性能が良いことを主張している。 ・マルチスペクトラルな画像に強い新しい3DCNNアーキテクチャを提案。 ・SEブロックをブースティングに活用。

結果

向きやノイズに対して頑健な生体認証システムができた。しかし、照明の違いについては限界がある。日焼けなどによる急な皮膚の変化にも対応していない。

その他(なぜ通ったか?等)