@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00240166,
 author = {遊間, 大貴 and 村尾, 和哉},
 book = {マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集},
 month = {Jun},
 note = {スマートフォンの個人認証手法として，IDとパスワードを用いた知識ベースの認証や，身体的特徴を用いた生体認証など，さまざまな認証技術が搭載されている．個人認証の代表例として事前に登録された顔の特徴点とマッチングすることで認証を行う顔認証技術がある．顔認証技術は睡眠中の正規ユーザの寝顔を撮影して突破されることを防ぐために，さまざまなセキュリティ対策が施されている．しかしながら，悪意のある人がスマートフォンを盗み，所有者に気づかれずに所有者の顔をスマートフォンのインカメラにかざすことで突破される脆弱性がある．また，正規ユーザの顔写真や3次元マスクによる顔認証の突破例も報告されている．スマートフォンに限らず入退室ゲートなどさまざまな場面において，この技術の脆弱性は大きな脅威となる．本研究では，スマートフォンの所有者が自分の意志で顔認証を行ったときのみ認証されることを目的として，スマートフォンのインカメラで顔映像を撮影して通常の顔認証を行うと同時に，カメラから脈波データを抽出する技術を用いて2つの脈波データを取得し，それらを比較してスマートフォンを把持している人が顔認証に使われている顔の人物かどうかを判定する手法を提案する．カメラから脈波データを抽出する技術は，スマートフォンやタブレットに搭載されているカメラから脈波データを抽出できるため，新たにデバイスを追加する必要がない利点がある．提案手法は同時に録画した顔映像と指映像から顔と指の2つの脈波データを抽出し，それぞれの山と谷を検出する．2つの脈波データの山どうしと谷どうしのペアを形成し，山のペアと谷のペアの時間差のそれぞれの平均値の合計が下限の閾値と上限の閾値の範囲内である場合，顔と指の持ち主が同じであると判断する．評価実験では20代の男性10名が被験者として参加した．サービスライト，スマートフォンライト，自然光の3つの異なる照明条件下で，各被験者は顔と指の映像を30秒間同時に録画する作業を2回行い，合計1分の顔映像と指映像を得た．正解者10名の顔の脈波データと正解者を含む10名の指の脈波データを取得し，サービスライト環境での5秒の脈波データの平均EERは0.14となり，最も良いEER値は5秒の脈波データで0.005であった．スマートフォン環境での5秒の脈波データの平均EER値は0.208となり，使用するデバイスによって認証精度が異なることがわかった．最も認証精度が低かったのは自然光環境で，5秒の脈波データの平均EER値は0.245となった．},
 pages = {370--382},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {スマートフォンに搭載されたインカメラの顔映像の脈波とアウトカメラの指映像の脈波を利用した個人認証手法},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}