| 研究課題/領域番号 |
18K19784
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 神戸大学 (2019-2020)
大阪大学 (2018) |
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研究代表者 |
和泉 慎太郎 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (60621646)
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| 研究期間 (年度) |
2018-06-29 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 生体認証 / マイクロ波ドップラー / 非接触心拍計測 / 非接触 / 生体計測 / 心拍 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では非接触で計測された心臓拍動の個人差を利用して生体認証を行う方法を提案した。マイクロ波ドップラーセンサを用いて体表面の微小な振動を計測することで、非接触で心臓の拍動を計測することができる。心臓拍動のパターンには個人差があり、これを機械学習を用いて学習することで個人を識別できることを示した。また、データの前処理に時間周波数解析を用いることでノイズの影響を低減できることを示した。実測評価を行い、96.15%の精度を達成した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
物理的なIDやパスワードを必要としない生体認証は盗難やなりすましによる不正アクセスの危険性の低い優れた認証方法である。顔や指紋、虹彩、静脈、掌紋、耳介など様々な生体情報が利用され、実用化も進んでいる。しかしこれらの認証方法にはそれぞれ長所と短所が存在する。認証精度とセキュリティを高めるためには多様な生体認証方式を組み合わせることが有効であり、新しい原理に基づく認証方式が求められている。そこで、本研究では非接触かつ非侵襲で計測可能な生体情報を用いた新しい生体認証方式を提案した。提案手法では生成モデルを用いた機械学習を導入することで、従来の課題であった精度を向上できた。
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