深層学習を用いた瞬きによる個人認証の未学習データに対する認証特性

カテゴリ：部門大会

論文No：OS2-6

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Authentication performance of untrained persons in blink-based biometrics using deep learning

著者名：加藤 遼真（富山県立大学）,高野 博史（富山県立大学）,布施 陽太郎（富山県立大学）,ミャグマルドラム ビルグウンマ（富山県立大学）,本吉 達郎（富山県立大学）,高木 昇（富山県立大学）

著者名(英語)： Ryoma Kato (Toyama Prefectural University),Hironobu Takano (Toyama Prefectural University),Yotaro Fuse (Toyama Prefectural University),Bilguunmaa Myagmardulam (Toyama Prefectural University),Tatsuo Motoyoshi (Toyama Prefectural University),Noboru Takagi (Toyama Prefectural University)

キーワード：生体認証,深層学習,瞬き,行動的特徴,Biometrics,Deep Learning,Blink,Behavioral Features

要約(日本語)：日常的な動作を活用した生体認証は，使用者に負担をかけず，自然な形で高いセキュリティを実現できる手法として注目されている．その中でも瞬きは，人間が無意識に行う行動であり，個人ごとに異なるパターンを持つ可能性がある．本研究では，3日間にわたって撮影された瞬き動画に対してResNetを用いて個人認証の精度を調査した。ResNetの学習に用いた被験者と，学習に含まれていない未学習の被験者に対して認証を行った結果，学習済みの被験者に比べて、未学習の被験者に対する認証精度が低いという結果が得られた．

本誌掲載ページ：849-852p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：757Kバイト