Presentation Information
[A-17-02]Palm biometric authentication using the phase coherence of video plethysmography
〇Shun Sato1, Norihiro Sugita2 (1. Graduate School of Engineering, Tohoku University, 2. Cyberscience Center, Tohoku University)
Keywords:
Biometrics,Video plethysmography
映像脈波は、皮下の血管走行に起因する空間的分布パターンの個人差を利用し、非接触で衛生的な生体認証を実現する技術として期待されている。本研究では、先行研究の解析方法を改善し、新たに「位相コヒーレンス指標」を用いた特徴抽出を導入することで、手掌部映像脈波を利用した生体認証の精度向上を目的とする。被験者は20代の男女30名とした。透明アクリル板上に置いた手掌部に近赤外光を照射し、マルチスペクトルカメラを用いて映像を取得した。計測は1人につき5試技行い、同日および経日での精度評価用のデータを取得した。
解析では、取得した緑色光帯域映像を二値化して手掌領域を抽出し、距離変換によって求めた最大内接円の中心をROIとして設定する。次に、Enhanced Correlation Coefficientアルゴリズムによりフレーム間の位置合わせを行い、位置合わせ後のROI画像から位相コヒーレンス特徴マップを算出する。算出した特徴マップの本人・他者間における正規化相互相関を類似度スコアとして、認証精度の評価を行った。初日に取得した映像を用いた同日認証では、等価エラー率（EER）が約0.07%となり、先行研究におけるEER 8.55%と比較して大幅な精度の向上が確認された。一方で、7日後に取得した映像を用いた経日認証におけるEERは約20%にとどまり、同日認証と比較して精度が大きく低下した。これは、日をまたぐことによる手掌部の血流状態や血管外観の経日変化が影響していると考えられる。映像脈波動画を用いた手掌部生体認証において、位相コヒーレンス特徴マップの導入により同日認証精度が劇的に改善することを確認した。今後は、時間経過によって変化しない不変的な特徴量の抽出が課題となる。相互情報量の導入や機械学習を用いた特徴抽出手法を検討し、経日認証精度のさらなる向上を目指す。
解析では、取得した緑色光帯域映像を二値化して手掌領域を抽出し、距離変換によって求めた最大内接円の中心をROIとして設定する。次に、Enhanced Correlation Coefficientアルゴリズムによりフレーム間の位置合わせを行い、位置合わせ後のROI画像から位相コヒーレンス特徴マップを算出する。算出した特徴マップの本人・他者間における正規化相互相関を類似度スコアとして、認証精度の評価を行った。初日に取得した映像を用いた同日認証では、等価エラー率（EER）が約0.07%となり、先行研究におけるEER 8.55%と比較して大幅な精度の向上が確認された。一方で、7日後に取得した映像を用いた経日認証におけるEERは約20%にとどまり、同日認証と比較して精度が大きく低下した。これは、日をまたぐことによる手掌部の血流状態や血管外観の経日変化が影響していると考えられる。映像脈波動画を用いた手掌部生体認証において、位相コヒーレンス特徴マップの導入により同日認証精度が劇的に改善することを確認した。今後は、時間経過によって変化しない不変的な特徴量の抽出が課題となる。相互情報量の導入や機械学習を用いた特徴抽出手法を検討し、経日認証精度のさらなる向上を目指す。