研究課題
基盤研究(C)
特徴の異なる複数種類のカメラから認証を行うにあたり，本研究では，可視光カメラで取得した可視光顔画像とサーモグラフィで取得した熱顔画像を組み合わせて目の周辺認証を行うことを検討した．はじめに，多くの特徴量を組み合わせる認証を提案した．次に，目の周辺画像を用いた認証にDeep Metric Learningを適用し，可視光顔画像と熱顔画像に対してXGBoostを利用したスコアレベル統合で組み合わせて目の周辺認証を行う手法を提案し，実験的に有効性を示した．
情報セキュリティ
システム利用者の正当性を確認する生体認証の重要性が高まる中，複数のモダリティを用いるマルチモーダルバイオメトリクスが実用化に向けての現実的な解として認識されている．そこで本研究では，特徴の異なる複数種類のカメラで取得されるモダリティをマルチモーダルバイオメトリクスで認証する方法を提案した．この成果をさらに発展させることで，生体認証におけるマルチモーダルバイオメトリクスの適用範囲を広げることができると考える．
