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東京都立産業技術高等専門学校
中島 正人
2016年度 卒業研究
研究背景
1
近年,様々な場面で用いられる生体認証
スマホで用いられる指紋認証 ATMで用いられる静脈認証
メリット
 認証操作が簡単である → 利用者の負担が少ない
 鍵は自分自身である → 紛失・盗難のリスクは生じない
研究背景
2
身体的特徴(生体器官) 行動的特徴(癖)
指紋 顔 歩容 瞬目
 生体認証に適した生体特徴が持つべき条件
 普遍性:誰もが持つ特徴である
 唯一性:本人以外に同一の特徴を持たない
 永続性:時間の経過と共に特徴が変化しない
以上の条件を満たす生体特徴は以下に分類される
研究背景
3
 生体認証の問題点
 例:偽造指紋を用いて認証を突破することが可能(山田他,2000)
→多くの身体的特徴は偽造が容易である
研究目的 瞬目動作を用いた個人識別法の開発
 一方,歩容→違いは判別できるが偽装は困難
→なりすましに対する脅威耐性が高い
解決策→取得が容易な行動的特徴を用いる
 約0.3秒の短時間な反応 → 通常のカメラでは捉えきれない
 高速度カメラを使用し瞬目動作の詳細な変化を捉える
目次
4
1. 研究背景
2. 瞬目動作の抽出方法
3. 特徴量の抽出
4. 分類検証
5. 考察と課題
瞬目動作の抽出方法
5
提案システム
高速度カメラ
DITECT HAS-U2M
レンズ
FUJINON 15mm-F2.2
撮影の設定
500fps-800×600画素
直流LED光源
サンテック 3520lx at 50cm
瞬目動作の抽出方法
6
目領域画像の取得
顎台に顔を固定し撮影
ROIにより目領域のみ保存
左目領域の検出
黒目領域の検出
黒眼領域の抽出
輪郭抽出処理
瞬目波形への変換
波形から画像への変換
瞬目動作の抽出方法
7
Haar-like検出器を用いた目検出処理
を行い片目のみを抽出
目領域画像の取得
左目領域の検出
黒目領域の検出
黒眼領域の抽出
輪郭抽出処理
瞬目波形への変換
波形から画像への変換
瞬目動作の抽出方法
8
目領域画像の取得
左目領域の検出
黒目領域の検出
黒眼領域の抽出
輪郭抽出処理
瞬目波形への変換
波形から画像への変換
ハフ変換を用いて黒目の中心座標と半径を取得
→半径を基に画像の大きさを正規化
瞬目動作の抽出方法
9
黒眼領域の抽出結果
目領域画像の取得
左目領域の検出
黒目領域の検出
黒眼領域の抽出
輪郭抽出処理
瞬目波形への変換
波形から画像への変換
開眼画像 閉眼画像
瞬目動作の抽出方法
10
背景差分画像を二値化
目領域画像の取得
左目領域の検出
黒目領域の検出
黒眼領域の抽出
輪郭抽出処理
瞬目波形への変換
波形から画像への変換
黒眼と画像の中心
座標が一致するよう
切り抜く
輪郭を抽出し内部を
塗りつぶし
瞬目動作の抽出方法(抽出結果)
11
目次
12
1. 研究背景
2. 瞬目動作の抽出方法
3. 特徴量の抽出
4. 分類検証
5. 考察と課題
 特徴量①:瞼の形が人によって異なる
 特徴量②瞼の位置によって瞼の動作速度が異なる
特徴量の抽出
13
提案する特徴量
特徴量の抽出
14
目領域画像の取得
左目領域の検出
黒目領域の検出
黒眼領域の抽出
輪郭抽出処理
瞬目波形への変換
波形から画像への変換
瞬目動作対する縦方向走査のイメージ
縦幅[pixel]を記録する
横方向に集計する
縦幅
中心軸の幅
→正規化
閉眼動作開始時から
20[frame]目まで繰り返す
特徴量の抽出
15
目領域画像の取得
左目領域の検出
黒目領域の検出
黒眼領域の抽出
輪郭抽出処理
瞬目波形への変換
波形から画像への変換
① 黒眼領域の縦幅を測定
②
縦幅
中心の縦幅
→正規化
閉眼動作開始時から
20[frame]目まで繰り返す
③
特徴量の抽出
16
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1
6
11
16
縦
方
向
幅
比
瞬目波形の一例(閉眼動作)
中心に対して幅が1/2で
あることを示す
特徴量の抽出
17
目領域画像の取得
左目領域の検出
黒目領域の検出
黒眼領域の抽出
輪郭抽出処理
瞬目波形への変換
波形から画像への変換
横方向位置[pixels]
時間[frame]
画素値0~255が縦方向幅比0.0~1.0
に対応する画像を波形から生成
この画像を用いて分類検証を行う
目次
18
1. 研究背景
2. 瞬目動作の抽出方法
3. 特徴量の抽出
4. 分類検証
5. 考察と課題
分類検証
 随意性瞬目
 意識的に行う瞬目 いわゆるウインクなど
 自発性瞬目
 普段意識せずに行う瞬目
 反射性瞬目
 強い光や風に当たる・不意に物が飛んでくる
→随意性と自発性について検証を行う
19
瞬目の種類
 本人分布
 同一人物の異なる時間に
測定した特徴量同士が
どれだけ似ているかを示す
 他人分布
 異なる人物間の特徴量が
どれだけ似ているかを示す
 等価エラー率(Equal Error Rate)
 他人を本人と誤る確率と本人を他人と誤る確率が等しくなる点
 この確率が小さいほど分類精度に優れている
→EERの算出を目的とした類似度検証を行う
分類検証
20
検証方法
類似度
発生頻度(確率)
他人分布 本人分布
等価エラー率
(EER)
分類検証
21
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
No.1
No.2
No.3
No.4
No.5
No.6
中
心
に
対
す
る
開
度
比
率
時間[frame]
黒眼中心から右に5[pixel]目の瞬目波形 右に25[pixel]目の瞬目波形
黒眼の端寄りに顕著な
差があることに注目
1 2
1 2
前処理
分類検証
22
 顕著な差の強調するために
 対数値に変換する
 類似度:画像間の正規化相関
 濃淡画像よりも輪郭がわかりやすい
画像のほうが相関に差が出やすい
 0.1段階でクラス分けし各クラスごと
に白黒が連なる二値化画像に変換
 この画像を用いて正規化相関を算出
前処理
処理前 処理後
変換処理の模式図
分類検証
23
270通り
本人分布
10回分の中から2つ選ぶ組み合わせ→10C2=45
被験者は6名なので45×6
1500通り被験者2名間の組み合わせは100通り,また6名
から2名を選ぶ組み合わせは6C2=15より15×100
他人分布
被験者20代男性6名:一人あたり10回撮影
撮影条件:レンズを注視し合図に合わせて瞬目をしてもらう
随意性瞬目について
0
5
10
15
20
25
30
35
40
分類検証(随意性瞬目)
24
他人分布 本人分布
15.4%
類似度
相対度数[%]
分類検証
25
被験者20代男性3名:一人あたり10回撮影
撮影条件:レンズを注視する以外の指示は与えない
自発性瞬目について
135通り
本人分布
10回分の中から2つ選ぶ組み合わせ→10C2=45
被験者は3名なので45×3
300通り被験者2名間の組み合わせは100通り,また3名
から2名を選ぶ組み合わせは3C2=3より3×100
他人分布
0
5
10
15
20
25
30
35
40
分類検証(自発性瞬目)
26
他人分布 本人分布
12.8%
類似度
相対度数[%]
まとめと今後の課題
27
 瞬目動作に対する新たな特徴量を提案
 この特徴量を用いた個人識別法を開発
 随意性瞬目より自発性瞬目が分類精度が良いことが判明
 無意識な動作であり,他人を真似ることがより困難である
まとめ
今後の課題
 指紋認証や静脈認証など実用的な生体認証のEERは
1%以下である
 両目での精度検証など実用的な精度への向上が必要である

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卒業研究詳細

Editor's Notes

  1. Haar-Like検出は,下図 に示すような,顔の明暗によって作り出される特徴を,事前に複数の顔画像を用いて学習することで検出をする方法であり,実際にはこのように複数のパターンを組み合わせて,各パターンの一致具合を計算することで顔領域を検出します.
  2. Hough変換とは,直線や曲線を検出する方法で,画像内の任意点(x,y)を通過する半径rの円を中心座標を変えることで求めます.これを画像内の全ての点に対して行うので候補がいくつも上がりますが,それらの中から投票数の高い円を求めたい円とすることで検出ができます.
  3. 本人分布→同じ人同士のデータを照合した場合の分布 他人分布→違う人同士のデータを照合した場合の分布 他人受入率→違う人同士のデータであるがしきい値以上であるため,認証に成功する確率 本人拒否率→同じ人同士のデータであるがしきい値未満であるため,認証に失敗する確率