2015 Fiscal Year Research-status Report
モバイル端末における免疫型センサ統合手法も用いた継続的なマルチモーダル認証
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15K00188
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| Research Institution | Nagoya City University |
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Principal Investigator |
渡邊 裕司 名古屋市立大学, 大学院システム自然科学研究科, 准教授 (60314100)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 生体認証 / 情報セキュリティ / 機械学習 / モバイル端末 / 免疫型システム / 行動的特徴 / マルチモーダル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、モバイル端末に内蔵された複数センサ（タッチセンサや加速度センサなど）から、様々な使用状況下（タッチ操作時や歩行時など）での各ユーザの操作や行動の特徴を抽出し、継続的にマルチモーダル認証するシステムを目指す。平成27年度は、特徴抽出や認証アルゴリズムの比較検討により個々のモダリティに対する精度の向上を図った。
まずタッチ操作に対する26年度までの研究では、自作のAndroidアプリケーションを用いて基本操作・文章閲覧・Webブラウジング時のタッチ操作履歴を記録した被験者20名に対して個人識別を行った。その結果、最高で91.9%、最低で39.9%の識別率であり、決して良い精度とは言えなかった。また、関連研究と比べて被験者数20名はやや少ない。そこで27年度は、まず被験者を40名に増やした場合に先行研究と同じ操作特徴と分類アルゴリズムを用いると識別率が悪化する結果（最高85.5%、最低34.3%）を観測した。そして、座標や範囲など特徴を増やすことでその精度が大きく向上すること（最高96.3%、最低59.8%）を確認した。これらの結果を信学技報にて発表した。
一方、加速度に基づく歩行識別に対する26年度までの研究は、3つの平地歩行（ポケットに入れて、耳にあてながら、画面を見ながら）での歩行データを記録した被験者4名に対して、既存手法に倣い43個の特徴を用いた予備実験の段階であった。27年度は、まず被験者を8名に増やして識別を行った。また、3つの平地歩行に階段を昇ると降りるを加えた5つの歩行状況における被験者15人の加速度を記録し、43個の特徴の必要性を調べ、被験者の識別を試みた。その結果、43個の特徴のうち平均絶対偏差を削除し、最大値と最小値の特徴を増やすと、全ての歩行状況で識別率が向上することを確認した。これらの結果の一部を複数の学会で発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
まず当初の研究実施計画に記述したものの進捗がやや遅れている点として、歩行識別において加速度のような時系列データに適しているといわれる動的時間伸縮法や隠れマルコフモデル、あるいは免疫系の特異性と多様性から発想された免疫型マルチプロファイルの適用ができていないことが挙げられる。これらの原因は、手法がやや難しくプログラム作成に時間を要しているためである。また、遅れている点ではないが、現在では技報や学会発表に留まっているため、必要ならば追加でデータ解析を進めながら結果を整理して学術雑誌への投稿を早めに行うべきである。これらの点を除けば、研究実施計画に従って順調に行われているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成27年度までに行ったタッチセンサ、加速度センサ以外のGPSセンサ、カメラ、マイクなど他のセンサの履歴も取得するアプリケーションを開発する。また、端末自体や他のアプリケーションの使用履歴も取得する。さらに、スマートフォンよりも画面サイズが大きく利用が増えつつあるタブレットに対する開発も始める。
この開発したアプリをインストールしたスマートフォンとタブレットを用いて、複数のセンサを用いた履歴取得の実験を行う。幾人かの被験者に対しては、半年ほどの長期にわたる履歴データを記録し、抽出した行動や癖が時間変化するかどうかも調べる。そしてGPSによる位置に基づく認証、カメラを使った顔や指紋の認証、マイクによる音声認証も行う。顔や指紋認証と音声認証に関しては、膨大な数の研究ならびに商用品があるため、それらの技術もうまく活用して認証を試みる。
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