JP2019530929A - 眼画像セグメント化および画質推定のためのニューラルネットワーク - Google Patents
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Abstract
Description
本願は、2016年9月29日に出願され、NEURAL NETWORK FOR EYE IMAGE SEGMENTATION AND IMAGE QUALITY ESTIMATIONと題されたロシア特許出願第2016138608号に対する優先権の利益を主張するものであり、該特許出願の全体は、参照により本明細書中に援用される。
概要
(例示的畳み込みニューラルネットワーク)
(例示的畳み込みニューラルネットワーク層)
(例示的共有層)
(例示的セグメント化層)
(例示的品質推定層)
(畳み込みニューラルネットワークの例示的訓練)
(例示的眼画像およびセグメント化された眼画像)
(眼画像セグメント化および画質推定のための例示的プロセス)
(瞳孔輪郭、虹彩輪郭、および非関連画像エリアのためのマスクを決定する例示的プロセス)
(瞳孔輪郭または虹彩輪郭を決定する例示的プロセス)
(例示的瞳孔輪郭および虹彩輪郭決定)
(セグメント化された極画像上で訓練されたトリプレットネットワークアーキテクチャを用いたCNNを使用した例示的虹彩認証)
(トリプレットネットワークアーキテクチャ)
(例示的ウェアラブルディスプレイシステム)
(付加的側面)
(結論)
Claims (20)
- 眼画像セグメント化および画質推定のためのシステムであって、前記システムは、
眼画像を取得するように構成される眼結像カメラと、
前記眼画像を記憶するように構成される非一過性メモリと、
前記非一過性メモリと通信するハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、
前記眼画像を受信することと、
畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記眼画像を処理し、前記眼画像のセグメント化を生成することと、
前記畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記眼画像を処理し、前記眼画像の品質推定値を生成することと
を行うようにプログラムされる、ハードウェアプロセッサと
を備え、
前記畳み込みニューラルネットワークは、セグメント化タワーと、品質推定タワーとを備え、
前記セグメント化タワーは、セグメント化層と、共有層とを備え、
前記品質推定タワーは、品質推定層と、前記共有層とを備え、
前記共有層の第1の出力層は、前記セグメント化タワーの第1の入力層および前記セグメント化タワーの第2の入力層に接続され、前記第1の入力層または前記第2の入力層のうちの少なくとも1つは、連結層を備え、
前記共有層の第1の出力層は、前記品質推定層の入力層に接続され、
前記眼画像は、前記共有層の入力層によって受信される、
システム。 - 前記共有層の第2の出力層は、前記セグメント化タワーの第3の入力層に接続され、前記第3の入力層は、連結層を備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記眼画像を処理し、前記眼画像のセグメント化を生成するために、前記ハードウェアプロセッサは、
前記セグメント化タワーを使用して、前記眼画像のセグメント化を生成するようにプログラムされ、
前記セグメント化タワーの出力層の出力は、前記眼画像のセグメント化を備える、請求項1に記載のシステム。 - 前記眼画像のセグメント化は、前記眼画像の背景、強膜、虹彩、または瞳孔を含む、請求項3に記載のシステム。
- 前記ハードウェアプロセッサはさらに、
前記眼画像のセグメント化を使用して、前記眼画像内の眼の瞳孔輪郭を決定することと、
前記眼画像のセグメント化を使用して、前記眼画像内の眼の虹彩輪郭を決定することと、
前記眼画像内の非関連エリアのためのマスクを決定することと
を行うようにプログラムされる、請求項4に記載のシステム。 - 前記共有層は、前記共有層によって算出された特徴マップの空間寸法を減少させ、特徴マップの数を増加させることによって、前記眼画像をエンコードするように構成される、請求項1に記載のシステム。
- 前記セグメント化層は、前記特徴マップの空間寸法を増加させ、前記特徴マップの数を低減させることによって、前記共有層によってエンコードされた前記眼画像をデコードするように構成される、請求項6に記載のシステム。
- 前記畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記眼画像を処理し、前記眼画像の品質推定値を生成するために、前記ハードウェアプロセッサは、
前記品質推定タワーを使用して、前記眼画像の品質推定値を生成するようにプログラムされ、
前記品質推定タワーの出力層の出力は、前記眼画像の品質推定値を備える、請求項1に記載のシステム。 - 前記品質推定タワーは、少なくとも2つのチャネルの出力を出力するように構成され、前記少なくとも2つのチャネルの第1のものは、高品質推定値を備え、前記少なくとも2つのチャネルの第2のものは、低品質推定値を備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記共有層、前記セグメント化層、または前記品質推定層は、畳み込み層、明度正規化層、バッチ正規化層、正規化線形層、アップサンプリング層、連結層、プーリング層、全結合層、線形全結合層、ソフトサイン層、または任意のそれらの組み合わせを備える、請求項1に記載のシステム。
- 眼画像セグメント化および画質推定のためのシステムであって、前記システムは、
眼画像を取得するように構成される眼結像カメラと、
前記眼画像を記憶するように構成される非一過性メモリと、
前記非一過性メモリと通信するハードウェアプロセッサであって、前記ハードウェアプロセッサは、
前記眼画像を受信することと、
畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記眼画像を処理し、前記眼画像のセグメント化を生成することと、
前記畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記眼画像を処理し、前記眼画像の品質推定値を生成することと
を行うようにプログラムされる、ハードウェアプロセッサと
を備え、
前記畳み込みニューラルネットワークは、セグメント化タワーと、品質推定タワーとを備え、
前記セグメント化タワーは、セグメント化層と、共有層とを備え、
前記品質推定タワーは、品質推定層と、前記共有層とを備え、
前記セグメント化層は、前記品質推定タワーと共有されず、
前記品質推定層は、前記セグメント化タワーと共有されず、
前記眼画像は、前記共有層の入力層によって受信される、
システム。 - 前記共有層の第1の出力層は、前記セグメント化タワーの第1の入力層に接続される、請求項11に記載のシステム。
- 前記共有層の第1の出力層は、前記セグメント化タワーの第2の入力層に接続され、
前記第1の入力層または前記第2の入力層は、連結層を備える、
請求項12に記載のシステム。 - 前記共有層の第1の出力層はさらに、前記品質推定タワーの入力層に接続される、請求項12に記載のシステム。
- 前記畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記眼画像を処理し、前記眼画像のセグメント化を生成するために、前記ハードウェアプロセッサは、
前記セグメント化タワーを使用して、前記眼画像のセグメント化を生成するようにプログラムされ、
前記セグメント化タワーの出力層の出力は、前記眼画像のセグメント化を備える、請求項11に記載のシステム。 - 前記眼画像のセグメント化は、前記眼画像の背景、強膜、虹彩、または瞳孔を含む、請求項11に記載のシステム。
- 前記畳み込みニューラルネットワークを使用して、前記眼画像を処理し、前記眼画像の品質推定値を生成するために、前記ハードウェアプロセッサは、
前記品質推定タワーを使用して、前記眼画像の品質推定値を生成するようにプログラムされ、
前記品質推定タワーの出力層の出力は、前記眼画像の品質推定値を備える、請求項11に記載のシステム。 - 前記共有層、前記セグメント化層、または前記品質推定層は、畳み込み層、バッチ正規化層、正規化線形層、アップサンプリング層、連結層、プーリング層、全結合層、線形全結合層、または任意のそれらの組み合わせを備える、請求項11に記載のシステム。
- 前記バッチ正規化層は、バッチローカルコントラスト正規化層またはバッチローカル応答正規化層である、請求項18に記載のシステム。
- 前記共有層、前記セグメント化層、または前記品質推定層は、明度正規化層、ソフトサイン層、または任意のそれらの組み合わせを備える、請求項11に記載のシステム。
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