| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2026-08-24 15:10
手の位置姿勢にロバストな掌紋関心領域抽出に関する検討
○荒木健司・田中克樹・伊藤康一・青木孝文（東北大） |
| 抄録 |
（和） |
非接触掌紋認証では，カメラで取得した手全体画像から掌中央部の関心領域 (Region of Interest: ROI) を抽出し，その領域の特徴量に基づいて個人照合を行う．ROI 抽出は，認証精度を左右する重要な前処理であり，抽出時の位置ずれにより認証性能の著しい低下を引き起こす．従来の ROI 抽出手法は，二値化による輪郭抽出や手首からの距離に基づく谷点検出に依存しているため，背景ノイズや手の姿勢変化の影響を受け，谷点を安定して検出できない課題があった．そこで本稿では，Segment Anything Model 3（SAM 3）による高精細な手領域抽出，MediaPipe Hand Landmarker（MP）を用いた位置姿勢に不変な手首点設定，およびキーポイントとエッジ情報を統合した谷点位置推定を組み合わせることで，手の位置姿勢にロバストな ROI 抽出手法を提案する．公開データセットを用いた評価実験により，提案手法が多様な撮影条件下で正確な ROI 抽出を実現し，従来手法と比較して掌紋認証精度が向上することを示す． |
| （英） |
In contactless palmprint authentication, the region of interest (ROI) in the center of the palm is extracted from an image of the entire hand captured by a camera, and individual verification is performed based on the features of that region. ROI extraction is a critical preprocessing step that determines authentication accuracy; any positional misalignment during extraction can cause a significant decline in authentication performance. Conventional ROI extraction methods rely on contour extraction via binarization or valley point detection based on distance from the wrist; consequently, they are susceptible to background noise and changes in hand pose, making it difficult to reliably detect valley points. Therefore, in this paper, we propose a hand ROI extraction method robust to hand position and orientation by combining high-resolution hand region extraction using Segment Anything Model 3 (SAM 3), position- and pose-invariant wrist point setting using MediaPipe Hand Landmarker (MP), and valley point location estimation that integrates keypoint and edge information. Evaluation experiments using public datasets demonstrate that the proposed method achieves accurate ROI extraction under diverse shooting conditions and improves palmprint authentication accuracy compared to conventional methods. |
| キーワード |
（和） |
深層学習 / バイオメトリクス / 掌紋認証 / 掌紋関心領域抽出 / / / / |
| （英） |
Deep Learning / Biometrics / Palmprint Recognition / Extraction of Regions of Interest in Palmprints / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報, vol. 50, no. 23, ME2026-60, pp. 19-22, 2026年8月. |
| 資料番号 |
ME2026-60 |
| 発行日 |
2026-08-17 (ME) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
ME JSPE-IAIP |
| 開催期間 |
2026-08-24 - 2026-08-25 |
| 開催地（和） |
福井市地域交流プラザ（AOSSA 6F） |
| 開催地（英） |
Nagoya Kasadera Hotel |
| テーマ（和） |
サマーセミナー2026 「交流・深化・開拓」 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
ME |
| 会議コード |
2026-08-ME-IAIP |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
手の位置姿勢にロバストな掌紋関心領域抽出に関する検討 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
A Study on Robust Extraction of Palmprint Regions of Interest Independent of Hand Position and Posture |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） |
バイオメトリクス / Biometrics |
| キーワード(3)（和/英） |
掌紋認証 / Palmprint Recognition |
| キーワード(4)（和/英） |
掌紋関心領域抽出 / Extraction of Regions of Interest in Palmprints |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
荒木 健司 / Kenji Araki / アラキ ケンジ |
| 第1著者 所属（和/英） |
東北大学 (略称： 東北大)
Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
田中 克樹 / Katsuki Tanaka / タナカ カツキ |
| 第2著者 所属（和/英） |
東北大学 (略称： 東北大)
Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） |
東北大学 (略称： 東北大)
Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ |
| 第4著者 所属（和/英） |
東北大学 (略称： 東北大)
Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2026-08-24 15:10:00 |
| 発表時間 |
75分 |
| 申込先研究会 |
ME |
| 資料番号 |
ME2026-60 |
| 巻番号（vol） |
vol.50 |
| 号番号（no） |
no.23 |
| ページ範囲 |
pp.19-22 |
| ページ数 |
4 |
| 発行日 |
2026-08-17 (ME) |