クラウドによる携行可能な指先での署名認証システムの開発

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-02-28
• タイトル: クラウドによる携行可能な指先での署名認証システムの開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development of cloud based portable fingertip signature authentication system
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 生活支援と応用技術
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属: 電気通信大学大学院情報システム学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, the University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, the University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, the University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Systems, the University of Electro-Communications
• 著者名: 寺西, 良太; 三好, 健文; 入江, 英嗣; 吉永, 努
• 著者名(英): Ryota, Teranishi; Takefumi, Miyoshi; Hidetsugu, Irie; Tsutomu, Yoshinaga
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 映像を元にした署名による既存の認証システムは，カメラが取り付けられた台やLEDスタンドといった特殊な装置を必要とし，それらが基本的に固定されていることから，特定の場所で使用されることが前提となっている．そのため，それらを携行することは困難である．本論文では，映像を元にした署名による認証システムを携行可能にするための手法を提案する．我々の手法では指先を入力デバイスとして用い，机の天板に署名する．その様子をモバイル機器で撮影し，クラウドで処理することにより，携行可能なシステムを実現した．実装したシステムで指先検出に基底放射関数をカーネルとするSVMの分類器を用いると，SVM処理時間の80％近くを要する．線形カーネルの分類器をテストしたところ，基底放射関数のものと比較して2.7倍程度高速に動作することが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Previously developed vision based signature authentication systems have a problem to require special devices like camera attached board or led light stand. These devices are basically fixed and assumed to use in certain place. Therefore, It is difficult to carry them. In this paper, we propose a method to make a vision based signature authentication system portable. We use fingertip as input device and make signature on the top board of the table. By recording signature movie using a mobile device and processing it at cloud , portable system is realized. We tried two types of kernels, trained with a radial basis function (RBF) and a linear function, for a SVM (Support Vector Machine) classifier to detect a fingertip. We confirmed classifier trained with liner kernel is 2.7 times faster and has nearly same prediction precision to the RBF one.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11838947
• 書誌情報: 研究報告ユビキタスコンピューティングシステム（UBI）; 巻 2011-UBI-29, 号 8, p. 1-8, 発行日 2011-02-28
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会