ISS特徴点抽出を用いた3次元点群ベース室内空間認証手法の提案と評価

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2025-10-20
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: ISS特徴点抽出を用いた3次元点群ベース室内空間認証手法の提案と評価
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Keypoint-based 3D Point Cloud Authentication for Indoor Spaces Using ISS Feature Extraction
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属: LINEヤフー株式会社
• 著者所属: LINEヤフー株式会社
• 著者所属: 京都大学
• 著者所属(英): Kyoto University
• 著者所属(英): Kyoto University
• 著者所属(英): LY Corporation
• 著者所属(英): LY Corporation
• 著者所属(英): Kyoto University
• 著者名: 山田,裕晃; 小谷,大祐; 坪内,孝太; 五味,秀仁; 岡部,寿男
• 著者名(英): Yuki Yamada; Daisuke Kotani; Kota Tsubouchi; Hidehito Gomi; Yasuo Okabe
• 論文抄録 / 内容記述: 室内空間認証は，モバイル端末で利用者自身が居住空間を撮影し，事前に登録しておいた空間情報と照合することで当人認証を行う試みである．従来提案されてきた手法は数万点規模のデータに対して特徴量計算と位置合わせを行うため，計算コストが高いだけでなく，詳細な空間情報を保存することによるプライバシー侵害のリスクが懸念される．そこで本研究で提案する新手法では，ISS（Intrinsic Shape Signatures）アルゴリズムを用いて空間の幾何学的に顕著な特徴点を抽出し，これらの特徴点のみを用いて認証処理を行う．これにより，位置合わせに伴う計算コストを削減し，サーバーに保存するデータ量を大幅に減らすことで利用者のプライバシーを保護しながら認証を実現する．ARKitScenes を用いた評価実験では，従来手法に比べて正答率を上げながら処理時間を約 20% 短縮し，保存データ量を約 50 分の 1 に抑えることに成功した．この成果は，パスワードや端末に依存しない新たな本人確認手段として，アカウントリカバリや多要素認証への応用が期待される室内空間認証の実現可能性を高めるものである．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Indoor space authentication is an approach that performs user authentication by having users capture their living spaces with mobile devices and matching them against pre-registered spatial information. Conventional methods proposed to date perform feature calculation and registrate on data scales of tens of thousands of points, resulting not only in high computational costs but also raising concerns about privacy violation risks from storing detailed spatial information. In this study, we propose a new method that uses the ISS (Intrinsic Shape Signatures) algorithm to extract geometrically salient feature points from spaces and performs authentication processing using only these feature points. This reduces the computational cost associated with registration and significantly decreases the amount of data stored on servers, thereby achieving authentication while protecting user privacy. In evaluation experiments using ARKitScenes, we successfully improved accuracy compared to conventional methods while reducing processing time by approximately 20% and decreasing stored data volume to approximately 1/50th. These results enhance the feasibility of indoor space authentication as a new identity verification method that does not depend on passwords or devices, with promising applications in account recovery and multi-factor authentication.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2025論文集; p. 1493-1500, 発行日 2025-10-20
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会