測距センサとIMUセンサを用いた指輪型デバイスにおける顔認証システムの提案

スマートリングは，主に決済やスマートロックなどに利用できる便利なウェアラブルデバイスであるが，個人認証機能の搭載例は少なくセキュリティ上の懸念が残されている．心拍数や動作特性を利用する認証では，認証に時間がかかるなどの問題があり，指紋認証や顔認証もデバイスのサイズや消費電力，プライバシーの問題が課題となっている．そこで，我々は測距センサとIMUセンサを搭載した指輪型デバイスを用いることで，スマートリングに搭載可能なほど小型かつ省電力で，カメラ不使用によりプライバシーリスクを低減した顔認証システムを提案する．

1. 測距センサと IMUセンサを用いた
指輪型デバイスにおける
顔認証システムの提案
01 研究の経緯
02 提案手法
データ収集
•肘を固定し前腕を円弧状に往復運動させるスキャン動作
•測距センサ：顔との距離を計測することで顔構造情報を取得
•IMUセンサ：加速度と角速度を用いてスキャン動作の特性を取得
データ前処理
•距離データ：2 分割 区間内平滑化 区間を5 等分
•IMUデータ：不安定なセンサ値の除去 回転量計算
特徴量抽出
•距離データ：全体区間と各等分区間における基本統計量
•IMUデータ：加速度，角速度，回転量の各軸の基本統計量
•電子決済やスマートロックに応用される
スマートリングの普及
•個人認証の搭載は発展途上
背景
•認証要素の選択肢の幅の狭さ
•小型なデバイスに搭載可能かつ
省電力という制約の強さ
課題
•小型センサの利用
•スキャン動作による顔構造の取得
•スキャン動作の特性の取得
アプローチ
03 評価実験
手法
•複数の環境下でデータ収集，解析 ( N= 30)
評価
•環境nml
•層化15分割交差検証
•本人データ：15セットすべて使用
•他人データ：1人1セットずつ（計29セット）無作為に抽出
•環境brt，gls，wek，mth
•訓練データ：環境nml と同様
•テストデータ：各環境で収集したデータ
•本人データ：5セットすべて使用
•他人データ：全データから5セット無作為に抽出
•環境atk：静止している参加者の顔を実験者がスキャン
•層化15分割交差検証
•本人データ：15セットすべて使用
•他人データ：実験者が静止している参加者の顔をスキャンして収集
問い合わせ先 [email protected]
慶應義塾大学
宮下海 雨坂宇宙 山本匠 花山勝吾 杉浦裕太
考察
•照明環境による影響は1% 未満
•眼鏡装着時には精度が約 10%低下
•日時経過により精度が約 10%低下
•日々の計測データを学習データに組み込むことで精度改善可能
•攻撃により精度が約20% 低下