2022 Fiscal Year Annual Research Report
Elucidating the origin of biometric authentication based on the acoustic characteristics of the ears with high resolution 3D MRI
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19H04112
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| Research Institution | Nagaoka National College of Technology |
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Principal Investigator |
矢野 昌平 長岡工業高等専門学校, 電気電子システム工学科, 教授 (90332006)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
南部 功夫 長岡技術科学大学, 工学研究科, 准教授 (40553235)
児玉 直樹 新潟医療福祉大学, 医療技術学部, 教授 (50383146)
和田 安弘 長岡技術科学大学, 工学研究科, 理事・副学長 (70293248)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 耳音響認証 / 特徴量 / バイオメトリクス認証 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本申請課題は、情報化社会における新しいトラスト（信頼性）を確保する個人認証方法である耳音響認証を提案している。2021年度には国内特許および米国国際特許を取得するにあたった。耳音響認証手法において、個人認証の特徴量である耳音響特性に、なぜ個人での差異が発生するのかのメカニズムについては、これまでに十分な検討がなされていない。本研究においては、外耳道形状を3DMRIおよび外耳道形状スキャナーにより撮影しその形状における差異と耳音響認証の特徴量との関係を実験的に検討を行った。これにより耳音響認証の起源の解明を目指した。
本研究は、MRI形状測定および外耳道スキャナーにて外耳道形状を測定し、次の計画での実施を想定していた。5月に外耳道スキャナーを製造元に送り校正等の作業。6月より形状測定および外外耳道の音響特性の測定実施。7月ー9月において、データ解析。10月よりこれらのデータをまとめ学会および論文製作を実施となる。おおむね研究計画通りに実施された。
さらに、本申請課題の研究の結果、耳音響認証において個人識別のキーとなる特徴量として、外耳道形状によるものが大きいことが分かった。この成果は、論文としてCornellUniversityにArXivにて論文投稿し国際的に発表した。また、AIによる個人識別の識別精度を向上させるために特徴量を有意に用いる手法について検討を行い、その成果も同様に論本投稿した。さらに、これらの研究成果より特徴量を用いた工業製品の異常検知技術についても検討を行いその成果を2023年にアメリカにて開催されたICCE学会にて学会発表を行った。
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| Research Progress Status |
令和4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4年度が最終年度であるため、記入しない。
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