2021 Fiscal Year Annual Research Report
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20H02386
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| Research Institution | Gunma University |
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Principal Investigator |
鈴木 裕之 群馬大学, 数理データ科学教育研究センター, 准教授 (20397053)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小室 孝 埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (10345118)
香川 景一郎 静岡大学, 電子工学研究所, 教授 (30335484)
中野 和也 宮崎大学, キャリアマネジメント推進機構, 助教 (80713833)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 生体認証 / イメージングシステム / 画像処理 / 生体計測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2021年度の研究では，静脈撮像システムの改良として，反射型の撮像系で，透過型と同等の高コントラストな血管像が得られる撮像システムを開発した．この撮像システムの撮影方法及び画像再構成手法としては，マルチラインレーザーモジュールとガルバノミラーを利用して出力されたストライプ光を観測対象に投影し，ストライプ光の照射位置が異なるN 枚の画像を撮影する．このN枚の中の各画素における最小値を抽出することで，皮膚の内部に進達した光の強度情報が得られ，皮膚内部の血管パターンを画像化することができる．この手法を用いることで，透過型撮像システムにおいて問題となっていた背景光源の映り込みや，光学系の大型化などの問題を解決しつつ，高コントラストな静脈撮影を実現することができる．撮影画像1枚当たりの露光時間を10 ms，N=8として撮影を行ったところ，背景の光源の映り込みがなく，血管パターンを高いコントラストで撮影できることを示した．
一方，照合方法の検討として，OpenPoseと呼ばれる指の骨格情報をモデル化する手法を適用し，指の位置の対応付けを行う手法を検討した．また，露光量や手の動かし方などの撮影条件の違いによって劣化した指静脈画像を補正する手法として，敵対的生成ネットワークベースの深層学習を適用し，標準的な撮影条件の画像へと変換する手法の検討を行った．これらの手法についてはまだ十分な評価実験は行えていないが，照合精度向上につながる可能性を確認している．
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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
2021年度の計画では，2020年度までに開発した透過型の撮像システムで実験を行う予定であった．しかし，2021年度の研究において，透過型と同等の撮像が行えるストライプ光を利用した反射型撮像システムが有効であると判断し，この新たな撮像システムの開発に着手したこと，また新型コロナウィルスの感染拡大による影響により，共同での実験を行う機会が減少してしまったことから，2021年度内での実験が完了することは難しいと判断し，半年間研究期間を延長することとした．その期間延長によって十分な実験や研究討論を行うことができ，2022年9月末には2021年度実施予定の研究をすべて完了することができた．照合手法の検討については，精度評価実験は行えていないが，有効性が得られる可能性は確認できており，おおむね計画通りに進んでいる．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後の研究方策としては，2021年度に開発したストライプ光を用いた撮像システムを改良し，異なる深さの静脈画像を撮影する．また得られた静脈画像の照合精度を評価して，この深さの違いが照合精度に与える影響を調査する．照合手法の改善としては，様々な手の状態の指静脈画像を教師画像として利用する深層学習手法，骨格情報を組み合わせた照合手法を検討する．さらに，これまでに開発した撮像光学系や照合手法を用いて指静脈画像を実時間で照合する実験システムを構築する．このシステムでは，GPU（Graphics Processing Unit）やマルチコアCPUの並列処理を利用し，処理の高速化を図る．開発した実験システムを利用し，処理速度や照合精度を測定する．これらの結果から，提案する指静脈認証装置の実質的な性能を評価し，実用化へ向けての課題を明らかにする．
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