2010 Fiscal Year Annual Research Report

ハイパースペクトル・イメージングデータによるBayes的高精度個人認証手法の構築

Research Project

Project/Area Number	22560394
Research Institution	Waseda University
Principal Investigator	松本隆早稲田大学, 理工学術院, 教授 (80063767)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	村松大吾成蹊大学, 理工学部, 助教 (00386624)
Keywords	バイオメトリック個人認証 / hyperspectral imaging / 認証アルゴリズム / Bayes学習
Research Abstract	特定の施設への入退場、コンピュータへのアクセス、情報の閲覧、クレジットカード・キャッシュカードの使用等さまざまな場面において、それを行う権利があるかないかを自動的に判断する場面がますます増えている。ある人物に権利があるか」;これが個人認証を行う目的の一つである。伝統的に用いられてきた方法は次の二つである:1.鍵やIDカード等の所有物による方法(What you have)2.暗証番号やパスワード等の知識による方法(What you know)このような背景のもと、所有物や知識ではなく、その人物そのものを確認することで権利の有無を判断しようという手法が注目されている:3.生体特徴による手法(What you are)生体認証あるいはバイオメトリクスと呼ばれており、本研究ではハイパースペクトル・イメージングによる方法を検討している。これは可視光のみならず紫外線、赤外線を含めた数百の波長による画像をリアルタイムで採取する手法である。そのような目に見えない画像も含めた膨大な情報から本質を抽出し、個人を高精度で認証することを目指すのが本研究課題の目的である。今年度はまず装置動作の確認を行い、充分機能していることが確かめられたので、10名の被験者に、各々10回の試行を行ってもらい、データを採集した。認証アルゴリズムは2種類のデータからなる。ひとつはテンプレートデータ、もうひとつはテストデータである。前者で登録された情報と後者により得られたそれを比較し、それを数値化することにより認証を試みた。最大の困難はテンプレートとテストの位置ずれでありこれの処理がポイントとなった。初期的実験結果は予想通りであり、1人のデータを除いて認証率100%を得た。認証に失敗した一人のデータは位置ずれ検出に失敗しており、どのような方策でこれを解決可能かを検討中である。