2021 Fiscal Year Research-status Report
特徴の異なる多種類のカメラからのマルチモーダルバイオメトリクスに関する研究
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19K04370
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
市野 将嗣 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (80548892)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 生体認証 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
近年，カメラの技術が進歩し高解像度の動画像撮影が可能となり，さらにサーモグラフィの低価格化が進み，身近なところで使われ始めている．これらを組み合わせると一度に数十のモダリティを取得することが可能になった．しかしこれまでの研究の多くは計測装置の発展を利用しておらず，あらかじめ対象アプリケーションを想定し，２つもしくは３つのモダリティの融合が中心である．本研究では，マルチモーダルバイオメトリクスとして，特徴の異なる複数種類のカメラから一度に取得できる多くのモダリティに対して，動的にモダリティを使い分けて組み合わせることによる認証を確立する．
虹彩認証は，指紋認証などのほかの生体認証と比べて，非常に高い認証精度を持つ．しかし，この虹彩認証は至近距離での撮影が必要となるため，被認証者の負担が大きくなり，利便性が低下するという問題点がある．これを軽減するために，認証機器から離れた距離で虹彩を撮影する方法が考えられるが，画質劣化による認証精度の低下が報告されている．この問題に対して，虹彩認証と比べて利便性が高い認証方式として，目の周辺画像を用いた認証が注目されている．目の周辺画像を用いた認証にDeep Learningを用いる方法を検討した．
また，可視光カメラで取得した可視光顔画像とサーモグラフィで取得した熱顔画像を組み合わせて目の周辺認証を行うことを検討した．はじめに，サーモグラフィで取得した顔画像を用いて目の周辺認証が可能であることを実験的に確認した．次いで，可視光顔画像と熱顔画像に対してXGBoostを利用したスコアレベル統合で組み合わせて目の周辺認証を行う手法を提案し，実験的に提案手法の有効性を示した．
さらに，GANを利用して，生体認証における被験者の学習データを補う可能性について検討した．
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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
認証の精度向上を目的として，特徴の異なるカメラの組み合わせを検討し，可視光カメラにより取得した顔画像とサーモグラフィにより取得した顔画像を用いて目の周辺認証を行う方法の検討と実装，評価を行ったのは予定通りである．評価実験を行い，ROCカーブ，識別率等の結果を通して認証に利用できる可能性があることを実験的に示した．また，目の周辺領域を用いた認証の精度向上を目的として，目の周辺画像を用いた認証にDeep Learningを用いる方法を検討したのは予定通りである
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| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度に引き続き， XGBoostを用いてモダリティを組み合わせた認証の実装と評価を行い，有効なモダリティの組み合わせを明らかにし，本技術の改良を続ける．カメラ，サーモグラフィから取得した画像から，顔，目の周辺を抽出し，認証する識別器を作成する．特に，データの特性を考慮して，前処理，特徴抽出，識別アルゴリズムの検討を行う．サーモグラフィ，可視光カメラそれぞれから取得した画像を用いた認証については，さらなる認証精度向上を目的に深層学習を利用した認証方法を検討する．そして，深層学習を考慮して組み合わせた認証方法についても検討する．研究成果については，適宜，国際会議や論文誌，国内研究会等への投稿を進めていく
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| Causes of Carryover |
次年度使用額が生じた理由は，今年度は理論的な検討が中心であり，当初予定していた設備備品の購入を繰り越したためである．
使用計画は，学会発表や論文誌投稿を進めるためその費用を予定している．本研究に関連のある国内会議，国際会議等に参加して情報収集を行う．また，研究の
進捗状況に応じて，評価実験を行うための計算機やソフトウェアの購入を予定している．
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