| 研究課題/領域番号 |
17K00186
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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 – 2020-03-31
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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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| 研究実績の概要 |
筋電位を用いた個人認証システムの開発を目指し、主として認証情報として用いるジェスチャ（ハンドサイン）の選定と選定されたジェスチャの筋電位測定を行うとともに、それらを識別するための特徴量の検討を行ってきた。
ジェスチャの選定にあたっては、日本語手話で用いられる指文字を候補として検討を進め、ジェスチャとして採用できるものの選定を図った。実際の指文字の中には、手首から先の形状は同一であり、手全体を動かし方の違いで異なる文字となる組み合わせがあり、それらの区別が可能であるのかどうかについて、筋電位の測定結果をもとに調査を行なった。その結果については、1編の研究報告として宮崎大学工学部紀要に発表している。ただし、測定した被験者数が十分ではなく、認証情報として採用するジェスチャの決定までは至っていない。
一方、筋電位を個人認証に用いる上で、それぞれのジェスチャを行なった時に測定される筋電位に十分な個人差があることや、同一人物が同一のジェスチャを行なった場合の測定結果の同一性が重要である。その検証のため、得られた波形群を解析し、筋電位の認証情報としての性能評価を行なった。具体的には、波形の特徴量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・適用した上で、さらに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実験を行ない、その有効性を示した。これらのその成果は、論文「On applying support vector machines to a user authentication method using surface electromyogram signals（Artificial Life and Robotics誌）」他1編、国際会議での口頭発表1件として発表している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
平成29年度では、認証情報として用いるジェスチャ（ハンドサイン）の選定を行う予定であり、そのための筋電位測定と、それらを識別するための特徴量の検討を行った。
ジェスチャの選定にあたっては、日本語手話で用いられる指文字を候補として検討を進め、ジェスチャとして採用できるものの選定を行なった。実際の指文字の中には、手首から先の形状は同一であり、手全体を動かすことにより異なる文字となる組み合わせがあり、それらの区別が可能であるのかどうかについて、検討を行なった。その成果は、宮崎大学工学部紀要に研究報告として発表している。ただし、測定装置の選定に時間がかかってしまったため、実際に装置を購入して実験を開始するのが遅くなってしまった。そのため測定した被験者数が十分ではなく、認証情報として使用するジェスチャの選定までは至っていない。
一方、筋電位の波形の特徴量の検討としては、それら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・適用した上で、さらに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実験を行ない、その有効性を示した。これらの成果は、論文「On applying support vector machines to a user authentication method using surface electromyogram signals（Artificial Life and Robotics誌）」他1編、国際会議での口頭発表1件として発表している。
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| 今後の研究の推進方策 |
ジェスチャの選定を進めるとともに、測定実験を促進させる。また、深層学習のための環境整備を進める。
購入した筋電位計測装置を用いて認証情報の候補となる各ジェスチャの筋電位を測定し、認証実験のためのデータとして用いる準備を行う。早期の実施のため、学生アルバイト雇用や、被験者の募集に対して応募が多くなることを期待して謝金の額を検討する。また、分担者が代表者を務める科研費（研究代表者も分担者として参加）に関して、ひらめき☆ときめきサイエンス事業に応募し採択されたので、その参加者にも本研究の被験者として筋電位の計測に協力してくれるよう依頼する予定である。
一方、深層学習を用いて、似ている波形、似て いない波形を識別する手法の開発を並行して進める。深層学習用の機能を備えた計算機ハードウェアについては、既に、その確保のめどが立っている。そこで、この計算機を用いて、筋電図の波形データから、その元 となったジェスチャが登録されたものと同 一であるか否かに基づいて 認証を行うプログラムを実装する。同一と判定するか否かは、ニューラルネットワ ークによって学習させた結果を用いる。このプログラム は PC 上で開発し、まず、本手法による判定精度を確 認する。False positive(本人でないのに、本人である判定される)と False negative(本人であるのに、本人で ないと判定される)の発生率に基づいて、正当な判定の精度が上がるように、パラメータの調整を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
旅費が予定より節約できたことと、筋電位測定の被験者が学内の学生だけにとどまり、謝金が発生しなかったことにより、次年度使用額が生じた。
今後の使用計画としては、まず、深層学習を用いた認証手法の実装に必要なハードウェア・ソフトウェア環境の構築のための支出を行う。また、昨年度よりさらに積極的に学会等での研究発表の機会を増やし、これに計上している旅費を当てる。また、昨年度は十分に実施できなかった、多くの被験者を対象とした筋電位の測定実験を行い、これに際して昨年度予定していた謝金を執行する。
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