2018 Fiscal Year Annual Research Report
公共施設での利用を可能とする指静脈認証システムに関する研究
| Project/Area Number |
17H02036
|
|---|
| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
|---|
Principal Investigator |
鈴木 裕之 東京工業大学, 科学技術創成研究院, 助教 (20397053)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小室 孝 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (10345118)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
|
| Keywords | 生体認証 / 指静脈画像 / 撮像システム / 照合手法 / 深層学習 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
2018年度は、まず2017年度の残課題として、撮影に必要なカメラのスペックを算出し、波長帯やフレーム速度に関する条件を検討し、波長としては800nm～900nm帯域に感度を有すること、フレーム速度としては、500fps程度の速度が適していることを明らかにした。この残課題に加えて、撮像システムの見直し、照合手法の再検討、安全性向上のための検討を行った。撮像システムの見直しについては、低フレームレートのカメラで撮影した場合，手を早く動かすと静脈画像がブレてしまい，正しく照合を行うことが困難であったが、指に照射する光源をパルス発光させることで、強い光による人体の悪影響を軽減しつつ、低フレームレートでもブレの無い画像を撮影する仕組みを開発した。この仕組みを実現する実験システムとして、ファンクションジェネレイターを利用したパルス発光型LED光源を利用し、低フレームレートのカメラでも、高速に動かした指の静脈画像をブレなく撮影できることを実験的に確認した。また、照合手法の再検討では、指領域の抽出を行う際の精度を向上させる手法として、深層学習の代表的なネットワーク構造であるU-Netを利用した指領域抽出手法を提案し、学習によって指領域の抽出を行う関数を生成した。この関数を利用した指領域抽出の実験により、簡便な実装でも高い精度で指領域抽出ができることを実験的に確認した。また安全性向上のための検討としては、暗号化センシングを取り入れることで、生体情報の漏洩を防止する仕組みについて検討した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2017年度の計画では、通常のカメラを用いて静脈動画像撮影の予備実験を行い、この予備実験結果から、本研究で使用する高速カメラの必要スペックを算出し、この必要スペックに見合う高速カメラを購入する予定であった。しかし、予備実験において、光源の波長など想定外の検討要素が発生したため、2017年度中に高速カメラの必要スペックを定めるに至らなかった。しかし、2018年度に引き続き予備実験を行い、必要スペックを定めることができたため、2018年度に高速カメラを購入することができた。このカメラを利用することで、2018年度中には2017年度実施する研究をすべて完了することができた。また、2018年度の研究内容については、撮像システムと照合手法を検討するにあたり、2019年度の実施予定の実時間照合システムの検討が必要であったため、2019年度実施予定の研究を一部前倒しして実施した。この前倒し検討により、最終的な研究目的をより高いレベルで達成することを目指す。
|
| Strategy for Future Research Activity |
2019年度は、まず実時間照合システムの構築を行う。具体的には、GPU（Graphics Processing Unit）やマルチコアCPUの並列処理を利用したシステムを設計し、実際に静脈認証を行う実験システムを構築する。その後、この実験システムを利用して、処理速度や照合精度を測定する。これらの結果から、提案する指静脈認証装置の実質的な性能を評価し、実用化へ向けての課題を明らかにする予定である。以上の進捗及び計画は、当初の計画通りである。
|
