| 研究課題/領域番号 |
17K00186
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報セキュリティ
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| 研究機関 | 宮崎大学 |
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研究代表者 |
山場 久昭 宮崎大学, 工学部, 助教 (60260741)
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| 研究分担者 |
岡崎 直宣 宮崎大学, 工学部, 教授 (90347047)
油田 健太郎 宮崎大学, 工学部, 准教授 (30433410)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2017年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | バイオメトリクス / 深層学習 / 筋電位 / 個人認証 / 携帯端末 |
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| 研究成果の概要 |
筋電位を用いた個人認証システムの開発を目指し、予め登録されているジェスチャの波形とシステムに入力された波形を比較し、同一人物による同一のジェスチャであるのか否かを判定する手法の開発を行った。まず、波形の特徴を表す適切な特徴量の選定と、それを精度よく取り出す方法として相互相関に基づく手法を開発した。その上で、サポートベクターマシン、および、Dynamic Data Warping 法を利用した2つの方法を用いて、ジェスチャを利用した個人認証手法の開発を行った。さらに適切な特徴量を明示的に指摘せずとも精度よく判定が行えるよう深層学習を導入し性能の向上を図った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、パスワードに替わる認証情報として、前腕部の動作の組み合わせである「パスジェスチャ」の導入を行なった。これにより、覗き見によるパスワードの漏洩に対抗しうる、バイオメトリクスの一つである筋電位を用いた「安全なユーザ認証」が期待できる。さらにこのアプローチの長所は、単に筋電波形の個人差 (Something you are) だけに依存して認証を行うのではなく、ジェスチャをどの順序で組み合わせてパスワードとするのか (Something you know) を認証に活用することにより、多要素認証の実現の可能性を示すことができた。
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