2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of continuous personal authentication method combined with eye blink characteristics and eye shape feature
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15K12517
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| Research Institution | Toyama Prefectural University |
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Principal Investigator |
高野 博史 富山県立大学, 工学部, 准教授 (40363874)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中村 清実 富山県立大学, 工学部, 名誉教授 (20143860)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | まばたき / バイオメトリクス / 継続認証 / 行動的特徴 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
瞬きによる個人認証では、認証時の瞬きが自発性瞬目であるか随意性瞬目であるかを識別する必要がある。昨今、スマートフォン等に搭載されているカメラは、30fps以上のフレームレートで撮影できるようになってきている。そこで本年度は、120fpsで撮影した目の動画像に対して、フレームレートを変化させた場合、瞬目識別の精度にどのような影響を及ぼすかを調査した。
実験では、室内において120fpsで撮影できるUSBカメラを用いて、被験者9名に対して自発性瞬目と随意性瞬目の撮影を行った。各瞬目に対して、1セッションあたり10回の瞬きを撮影し、一人当たり10セッション行った。瞬目識別にはSVMを使用し、目の3か所で算出した累積エッジ強度の時系列波形から、5種類の形状特徴を組合せて瞬目識別のための特徴量とした。また、SVMの学習では、瞬きデータを学習用と評価用に分け、本人の瞬きデータのみで学習した場合（評価法A）と、他人の瞬きデータを含んで学習した場合（評価法B）の2種類で行った。評価指標は、再現率と適合率の調和平均であるF値を用いた。
瞬目識別の結果について、評価法Aでは、フレームレートが30～120fpsではF値に違いが見られず0.97程度であった。一方、フレームレートが30fps未満の場合、F値が0.93程度であり、30fps以上に比べて減少した。評価法Bでは、フレームレートに依らずF値が0.9程度になった。評価法AとBを比較すると、本人の瞬きデータを用いて学習する方が、他人の瞬きデータを含んで学習するよりも瞬目識別精度が向上することがわかる。また、評価法Aについてフレームレートにより識別精度が異なった理由として、低フレームレートの場合、瞬目時のデータ欠損により特徴量が安定して取得できず学習が十分に行われないため、識別精度が低下した被験者が存在したことによると考えられる。
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Research Products
(1 results)
