| Project/Area Number |
23H00463
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
|
|---|
| Research Institution | Tohoku University |
|---|
Principal Investigator |
伊藤 康一 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (70400299)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
西垣 正勝 静岡大学, 情報学部, 教授 (20283335)
青木 孝文 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80241529)
大木 哲史 静岡大学, 情報学部, 准教授 (80537407)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2027-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
|
| Budget Amount *help |
¥46,800,000 (Direct Cost: ¥36,000,000、Indirect Cost: ¥10,800,000)
Fiscal Year 2025: ¥11,310,000 (Direct Cost: ¥8,700,000、Indirect Cost: ¥2,610,000)
Fiscal Year 2024: ¥10,920,000 (Direct Cost: ¥8,400,000、Indirect Cost: ¥2,520,000)
Fiscal Year 2023: ¥13,260,000 (Direct Cost: ¥10,200,000、Indirect Cost: ¥3,060,000)
|
|---|
| Keywords | 画像，文章，音声等認識 / バイオメトリクス / ディープラーニング / 学習表現 / セキュリティ技術 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
本研究では，深層学習時代における学習表現に基づく安全なバイオメトリクス技術の確立を目指す．具体的には，生体特徴に含まれる対象固有の特徴量の抽出，生体特徴に特有なパターンの学習，識別・分類を高精度に行う類似度評価などの基本アルゴリズム，なりすまし攻撃の検知や生体特徴の保護などのセキュリティ技術，生体特徴の詳細なパーツに基づく解析技術を体系化するとともに，それらに基づく応用研究を実施する．
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，以下の4項目について研究を実施した．
1. 学習表現を用いたバイオメトリクスの基本技術として，生体特徴に含まれる対象固有の特徴量を抽出する各種アルゴリズム，生体特徴に特有なパターンを学習時に考慮するために必要となる生体特徴に生じた歪み・ノイズ・位置姿勢変化などを考慮するためのデータ拡張，生体特徴の学習表現に基づいた識別アルゴリズムおよび分類アルゴリズムを開発し，各種アルゴリズムについて公開データセットを用いた評価および解析を行い，有効性を実証した．
2. 学習表現を用いたバイオメトリクスのセキュリティ技術として，バイオメトリクスシステムへのなりすまし攻撃やDeepFakeなどを検知する手法およびバイオメトリクスシステムに登録されているテンプレートへの攻撃に対応するためのキャンセラブルバイオメトリクスの手法を開発し，各種手法について公開データセットを用いた評価および解析を行った．その中で，顔画像のプライバシ保護を目的として，顔特徴量を埋め込む非識別化手法を開発した．
3. 学習表現を用いたバイオメトリクスの解析技術について，各種生体特徴を意味のあるパーツに分解し，CNNの推論根拠を詳細に解析する手法を開発し，本手法について公開データセットを用いた評価および解析を行った．
4. 学習表現を用いたバイオメトリクスの応用として，顔認証，指紋認証，手の特徴を用いた認証，虹彩認証を検討した．その中で，眼周囲の画像から抽出される複数の生体特徴を組み合わせることで認証精度の改善できることを実証した．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度も，研究計画時に予定している通りに進んでいる．次年度についても，当初の研究計画通りに進めて問題ないことを研究参画者の間で確認している．
|
| Strategy for Future Research Activity |
次年度は，本年度までに評価解析を行った各種基本アルゴリズム，セキュリティ技術，学習表現を用いたバイオメトリクスの解析技術について，各種応用研究を通して，それらの有効性を実証していく予定である．
|
