WEKO3
アイテム
適応型テンプレートによる行動的特徴を用いたモバイル端末認証
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102066
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102066354d89ed-1658-485e-96f7-950906c13cab
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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2099年12月31日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2014 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
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CSEC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2014-06-26 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 適応型テンプレートによる行動的特徴を用いたモバイル端末認証 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Authentication for Mobile Devices Using Behavioral Biometrics with Adaptive Templates | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
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 | ||||||||
大阪大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
大阪大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
関西大学社会安全学部 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
大阪電気通信大学工学部 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
大阪大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Osaka University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Osaka University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Faculty of Safety Science, Kansai University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Faculty of Engineering, Osaka Electro-Communication University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Osaka University | ||||||||
著者名 |
苅田, 成樹
× 苅田, 成樹
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著者名(英) |
Shigeki, Karita
× Shigeki, Karita
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では,モバイル端末を対象として,行動的特徴を用いた認証の精度を改善するテンプレート更新手法を提案する.従来手法は,本人の過去の入力データのうち,最も本人らしいデータを選出するテンプレート更新により,本人拒否率を低下させていた.しかし,認証では他人受入率も同時に低下させる必要がある.そこで,分割最適化クラスタリングに基づき最も本人らしく,同時に最も他人と区別可能なデータを用いてテンプレートを更新する.実験評価では,被験者 7 人が同じ腕の動きを用いる認証において,等誤り率 (EER)3.84% の性能を達成した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper proposes a template renewal method for improving authentication accuracy in biometric authentication with behavioral characteristics, where we deal with mobile devices. Most studies focus on reducing False-Rejection-Rate by selecting and renewing a template that is the most identifiable among one's input data. However, it is also necessary to reduce False-Acceptation-Rate in order to improve accuracy. Using cluster analysis, we select and renew an optimized template that is the most identifiable as a user and is the most distinguishable from others. Our experiment results in Equal-Error-Rate of 3.84% when 7 users authenticate with same hand gestures. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AA11235941 | |||||||
書誌情報 |
研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC) 巻 2014-CSEC-66, 号 20, p. 1-6, 発行日 2014-06-26 |
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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 |