「署名・顔・声」マルチモーダルバイオメトリック個人認証の基礎研究

2003 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 13650431
• 研究機関: 早稲田大学
• 研究代表者: 松本 隆 早稲田大学, 理工学部, 教授 (80063767)
• 研究分担者: 村田 昇 早稲田大学, 理工学部, 助教授 (60242038)
• キーワード: 署名照合 / 顔画像認証 / バイオメオリック個人認証 / マルチモーダル個人認証

研究概要

本研究では、比較的性能の高いオンライン署名照合手法の更なる高性能化とともに、顔画像、声による特徴をも考慮し、マルチモーダルな個人認証手法の基礎的研究を行った。
1.署名
廉価なタブレットでは、ペン位置情報のみが得られる。位置情報以外に、ペンのup/down情報が2値で得られるもの、筆圧が複数の値でえられるもの、ペンの傾き情報がえられるものもある。
1.1ペン位置情報のみのデータに対してHMM (Hidden Markov Model)による照合アルゴリズムを提案し、良好な結果を得た。
1.2位置情報、256値の筆圧情報、そしてペンの傾き情報が得られるタブレットを用い、5次元の特徴抽出を行ったうえ、Bayes学習的枠組みと、MCMC (Markov Chain Monte Carlo)を用いた手法を提案し、これまでの照合率を超えた。
1.3同様なデータからSMC (Sequential Monte Carlo)を用いる手法を開発し、初期実験を行いその性能を確認した。
2.顔
2.1顔画像からGabor Wavelet特徴量を検出し、その上でBayes的枠組みからMCMCによる照合手法を提案、初期的実感を行った。かなり可能性がある事を示唆する結果を得た。
2.2自然画像からの顔を切り出しにMCMC (Markov・Chain Monte Carlo)を用いる手法を提案し初期的実験を行った。
3.声
音声を用いる手法については、継続すべき課題のひとつである。
4.これら複数の認証手法の統合に関しては、いくつかの困難がある事が判明した。そのひとつは、各認証手法から得られる認証結果を確率・統計の枠組みで捉えた場合、各々を独立な確率変数と考えるべきか否かである。これは重要なポイントのひとつであり、アルゴリズムの検討にとどまった。次の研究課題へ継続したい。

研究成果

• [文献書誌] 村松大吾, 松本隆: "ペン位置軌跡情報を用いたHMM On-line署名照合"電子情報通信学会総合大会. D-12-24. 185 (2003)
• [文献書誌] 近藤充, 村松大吾, 佐々木昌浩, 松本隆: "Bayesican MCMCオンライン署名照合"電子情報通信学会総合大会. D-12-25. 186 (2003)
• [文献書誌] Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto: "Nonlinear Separation of Signature Trajectories for On-line Personal Authentication"ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing). vol.II. 349-352 (2003)
• [文献書誌] Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto: "HMM On-line Signature Verification Algorithm"4^<th> International Conference on Audio-and Video-Based Biometric Person Authentication. 233-241 (2003)
• [文献書誌] Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto: "A Bayesian MCMC On-line Signature Verification"4^<th> International Conference on Audio-and Video-Based Biometric Person Authentication. 540-548 (2003)
• [文献書誌] Daigo Muramatsu, Takashi Matsumoto: "An HMM On-line Signature Verifier Incorporating Signature Trajectories"7th International Conference on Document Analysis and Recognition. 438-442 (2003)
• [文献書誌] Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto: "A Bayesian MCMC On-Line Algorithm for Signature Verification"Practical Bayesian Statistics 5. 34 (2003)
• [文献書誌] 村松大吾, 松本隆: "An HMM On-line Signature Verification with Pen Position Trajectories"The 2003 International Conference on Artificial Intelligence. 299-303 (2003)
• [文献書誌] Mitsuru Kondo, Daigo Muramatsu, Masahiro Sasaki, Takashi Matsumoto: "Bayesian MCMC for Biometric Person Authentication incorporating On-Line Signature Trajectories"IASTED International Conference on Signal Processing, Pattern Recognition and Applications. 269-273 (2003)
• [文献書誌] 近藤充, 村松大吾, 佐々木昌浩, 松本隆: "ベイズ的モンテカルロ手法を用いたオンライン手書き署名照合"ユビキタスネットワーク社会におけるバイオメトリクスセキュリティ研究会、第一回研究発表会予稿集. 7-12 (2003)
• [文献書誌] 村松大吾, 松本隆: "ペン変位情報のみを用いたHMMオンライン署名照合手法の検討"ユビキタスネットワーク社会におけるバイオメトリクスセキュリティ研究会、第一回研究発表会予稿集. 1-5 (2003)
• [文献書誌] 鵜澤史貴, 松本隆, 松井淳, Simon Clippingdale: "Bayes的Markov Chain Monte Carlo顔画像認識"電子情報通信学会 信学技法. 2004-02. 19-24 (2004)
• [文献書誌] Atsushi Matsui, Simon Clippingdale, Fumiki Uzawa, Takashi Matsumoto: "Bayesian Face Recognition using a Markov Chain Monte Carlo Method"17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2004). (未定). (2004)
• [文献書誌] 麻生英樹, 津田宏治, 村田昇: "パターン認識と学習の統計学 - 新しい概念と手法"岩波書店:統制科学のフロンティア. 6. 139-219 (2003)
• [文献書誌] 黒田勇介, 村田 昇: "Gaussian Processes Robust Regression"電子情報通信学会総合大会. (CD-ROM). (2004)
• [文献書誌] 村田 昇: "機械学習における統計的方法"第2回情報科学技術フォーラム「言語情報アクセス基盤技術としての機械学習」予稿集. 1-20 (2003)
• [文献書誌] Noboru Murata: "Geometry of U-Boost algorithm"Joint Workshop of Hayashibara Foundation and SMAPIP. 43-51 (2003)
• [文献書誌] 村田 昇: "情報幾何入門"電子情報通信学会技術研究報告. NC2003, 22-23. 1-6 (2003)
• [文献書誌] Daisuke Ito, Takuya Mukai, Noboru Murata: "An Approach of Grouping Decomposed Components"Proc.4th International Symposium on Independent Component Analysis and Blind Signal Separation. 745-750 (2003)
• [文献書誌] Hyeyoung Park, Noboru Murata, Shun-ichi Amari: "Improving Generalization Performance of Natural Gradient Learning Using Optimized Regularization by NIC"Neural Computation. 16(2). 355-382 (2004)