| 研究課題/領域番号 |
19H04106
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
伊藤 康一 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (70400299)
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| 研究分担者 |
青木 孝文 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (80241529)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 画像，文章，音声等認識 / バイオメトリクス / 画像照合 / ディジタル信号処理 / 局所位相特徴 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は，局所位相特徴の基本アルゴリズムの評価，高性能化手法の開発，および，応用研究を実施した．具体的には以下の通りである．
昨年度までに開発した「局所位相特徴の基本アルゴリズム」(A)多重解像度表現された局所位相特徴記述子の抽出アルゴリズム，(B)生体特徴の歪みを考慮した局所位相特徴記述子に基づく画像対応付けアルゴリズム，(C)局所特徴記述子に基づく類似度評価アルゴリズム，(D)スパースコ
ーディングに基づく局所位相特徴の符号化アルゴリズム，(E)符号化局所位相特徴による高速な生体認証アルゴリズムについて，各種バイオメトリクスに関する公開データセットなどを用いて性能評価を行った．
そして，評価結果に基づいて基本アルゴリズムに対する「高性能化手法」を検討した．具体的には，（ア）ドメイン変換を用いたセンサの正規化，（イ）高精度位置・姿勢推定，（ウ）高速な1対多認証，（エ）テンプレート保護の各種手法について検討した．特に，生体認証の安全性強化を目的として，ステガノグラフィとの組み合わせによる新しいテンプレート保護手法を検討した．
「応用研究」では，昨年度に引き続き，局所位相特徴の基本アルゴリズムに基づいて①非接触掌紋・静脈認証，②新生児指紋認証，③虹彩認証，④顔認証の実証研究を推進した．特に，新生児指紋認証について，畳み込みニューラルネットワークを用いた新手法を提案し，商用ソフトウェアを超える認証精度を有することを実証した．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究計画時に予定している通りに進んでいる．次年度についても，当初の研究計画通りに進めて問題ないことを研究参画者の間で確認している．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は，本年度までに開発および検討した基本アルゴリズムおよび高精度化手法を用いた応用研究を主として推進する予定である．
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