2019 Fiscal Year Annual Research Report
バイオメトリクスおよび人工知能技術の導入による公正で安全なオンライン試験の実現
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17H02000
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| Research Institution | Seikei University |
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Principal Investigator |
小方 博之 成蹊大学, 理工学部, 教授 (20349161)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
村松 大吾 大阪大学, 産業科学研究所, 特任講師(常勤) (00386624)
安田 晶子 成蹊大学, 理工学部, 助教 (30573133)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | オンライン試験 / 不正行為 / 人工知能 / バイオメトリクス / 異常検知 / 顔合成 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度には（１）「不正行為の自動判別」と（２）「データの個人識別能力および匿名加工処理」に関する研究を課題として実施した。
課題（１）では、A「イヤホンなどを用いた聴覚利用型不正行為の自動判別」とB「替え玉行為の自動判別」の２つのサブテーマに取り組んだ。Aでは、前年度までに読解や計算を行っている間の不正行為の判別可能性を確認できた。しかし、試験中に行うこれらの作業に対して個別に判別可能性を確認する方式では、さまざまなケースを想定する必要があり、また受験者が現在どの作業を行っているかの認識も行う必要があるという欠点がある。それを解決する手段として受験中の通常の作業を行っている時のふるまいの特徴を測定し、それから特徴が外れる場合を不正行為として検出ことを検討した。実験で取得したデータを利用して行った結果、高い精度で不正行為を検出することができた。Bでは、自動判別手法の開発に先立ち、新たな替え玉行為の手法の危険度について調査した。試験会場では通常は監督者が写真照合を行うことで替え玉受験を防止する。これに対して、正規受験者と替え玉受験者の顔合成で生成した双方に類似の写真を用いて写真照合者を欺く方法がある。本テーマでは、合成割合を定量的に調整できるように人工知能技術を使用し、実験協力者に照合をしてもらったところ、双方と同一人物であると判定されたケースが7割以上存在し、対策が必要であることが確認された。
課題（２）ではA「個人性を有するタスクの評価・活用」とB「匿名加工処理方法の検討」の２つのサブテーマに取り組んだ。Aでは個人識別を目的としないタスクの中間特徴を制約する方法を検討した。また、個人識別を目的としないタスクの中間特徴を用いた個人認証手法を検討し、認証精度の改善を確認した。Bではマルチタスク学習による、ある課題に関する情報を秘匿しつつ主課題の精度を保持する方法を開発した。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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