2026-05-14T16:11:47Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00218878 2025-01-19T15:00:05Z 1164:6389:10832:10943

骨格情報を用いた1対多掌紋認証のN位認証率向上に関する基礎検討 芹澤, 歩弥 吉平, 瑞穂 野崎, 真之介 中原, 正隆 馬場, 昭 窪田, 歩 三宅, 優 大木, 哲史 西垣, 正勝 CSEC 掌紋認証は，人間の手のひらの紋様を利用した生体認証アルゴリズムである．特殊な装置を必要とせず，カメラを用いて非接触で取得できるため，可用性が高く．得た生体情報のみで認証を行う ID レス認証であるため，利便性が高い．さらに，生体情報を提示する際のユーザの心理的負荷が比較的小さいため，受容性にも優れる．しかし，掌紋認証では，撮影する度にユーザの手の姿形が異なるため，認証に用いる掌紋領域を安定して抽出することが難しく，認証精度が低下してしまう．さらに，ID レス認証であることは大きな利点であるが，登録された全ユーザの中から，生体情報を提示したユーザを特定する必要がある．現状，提示された生体情報と登録された全ユーザの生体情報に速度を重視した照合処理を適用することでユーザの順位付けを行った後，精度を重視した照合処理を行うことで真に正当なユーザか検証している．しかし，この順位付けにおいて全ユーザとの照合処理を必要とするため，認証速度にも課題を抱えている．ここで，Google 社が，マルチメディアデータを利用した機械学習用フレームワーク MediaPipe を公開している．本研究では，MediaPipe を用いて，画像中の手のひらから推定された 21 点の座標情報（骨格情報）を利用した各種課題の解決を検討する．掌紋認証は，手のひらを撮影して生体情報を取得することから，掌紋認証において MediaPipe は追加の機器を必要とせず，親和性が非常に高いと言える．本稿では，以上の課題の中でも，MediaPipe を用いて得られた骨格情報を用いて全登録ユーザの順位付けを行うことで，掌紋認証を高速化する基礎検討について結果を報じる． technical report 情報処理学会 2022-07-12 application/pdf 研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT） 34 2022-SPT-48 1 7 2188-8671 AA12628305 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/218878/files/IPSJ-SPT22048034.pdf jpn