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J-GLOBAL ID：201702239031043748   整理番号：17A1696364

高周波信号の人体伝搬特性による個人認証の機械学習を用いた精度改善

Improvement of Accuracy by Machine Learning for Personal Authentication using High Frequency Intra-Body Propagation Characteristics

著者 (3件)： 小野田舜 (東京理大 大学院工学研究科) ,  吉田孝博 (東京理大 工) ,  半谷精一郎 (東京理大 工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 117  号： 236(BioX2017 25-35)  ページ： 7-10  発行年： 2017年10月05日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 機器を手で持つだけで継続的に個人認証が可能なバイオメトリクス技術の一つとして,我々は二指間を伝搬する高周波信号の周波数特性を用いた認証手法の研究を行ってきた。しかし先行研究では,ベクトルネットワークアナライザ(VNA)で測定した二指間の人体伝搬特性(通過・反射特性)のスペクトルをマンハッタン距離で照合したが,9人の被験者による等誤り率(EER)は反射特性S₂₂でも25.1%に留まり,更なる改善が必要であった。そこで本研究では,認証精度改善のため,機械学習の一つであるロジスティック回帰を照合に用いた。その結果,同条件でEER=5.8%となり19.3ポイントの改善を達成し,二指間の人体伝搬特性においてもロジスティック回帰が有効であることを確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： 認識 ,  *認証 ,  個人 ,  *機械学習 ,  改良 ,  精度 ,  性質 ,  連続性 ,  *バイオメトリクス ,  周波数特性 ,  *回帰分析 ,  ロジスティック写像 ,  個人認証
準シソーラス用語： *ロジスティック回帰分析 ,  継続性 ,  精度向上

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (3件)：

• 稲田高志,中西功,大串達,李仕剛,′′手のひら伝搬信号における多変量解析の導入′′,信学技報,Bio-X2014-30,2014
• 吉田孝博,辻一平,半谷精一郎,′′二指間における高周波信号の伝搬特性に含まれる個人性について′′,電子情報通信学会総合大会,A-23-6,2015
• R. E. Fan, K.W. Chang, C. J. Hsieh, X. R. Wang, C. J. Lin, ′′ LIBLINEAR: A Library for Large Linear Classification′′, Journal of Machine Learning Research vol.9, pp. 1871-1874, 2008

タイトルに関連する用語 (5件)： 高周波信号 ,  人体 ,  伝搬特性 ,  個人認証 ,  機械学習