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講演抄録/キーワード
講演名 2018-05-24 15:45
環境変動に頑健な生体認証のための複数特徴量を用いた確率的照合手法
内田秀継安部登樹山田茂史富士通研
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抄録 (和) 本稿では、環境変動に頑健な生体認証のための複数特徴量を用いた確率的照合手法について報告する。生 体認証では、生体情報から個人を識別し得る情報を含んだ特徴量を抽出し、その特徴量を比較することで照合を行う。 一般に特徴量には、個人性以外の情報、即ち生体情報が取得される際の環境の変動など情報を含み、その情報は歪み として照合に悪影響を及ぼす。そのような歪みに対して頑健な照合を行う手法として、大量データから個人性空間と 歪み空間をモデル化し照合を行う確率的線形判別分析(PLDA)などに基づいた手法が検討されている。本稿では、 PLDAを拡張し、生体情報から同時に抽出される2種類の異なる特徴量に対して個人性空間と歪み空間をモデル化す る手法を提案する。提案モデルでは、2種類の特徴量によって、個人性空間と歪み空間が多角的に捉えられ、従来の PLDAよりも緻密な空間モデリングが可能になる。顔認証技術を対象とした照合実験を行った結果、提案モデルが従 来のPLDAよりも高い性能を示し、その有効性が確認された 
(英) This paper reports a probabilistic verification method using multi-feature for environment-robust biometrics. In biometrics, verification is performed by comparing features which are extracted to contain individuality from biometric information such as face images. However, as well as individuality, those features contain undesired information derived from environmental variations where biometric information is captured. The undesired information is mixed the feature as distortions and degrades verification performance. Toward to environment-robust verification, probabilistic linear discriminative analysis (PLDA)-based verification has been studied. PLDA models individuality space and environment space with large learning data and can perform verification referring both of twospaceinwhole. Inthispaper, PLDAisextendedtodealwithtwokindsoffeaturesextractedfromonebiometric information simultaneously. This proposed model can model individuality space and environment space with the two kinds of features. In results of experiments using face images, the proposed model is superior to conventional PLDA.
キーワード (和) 生体認証 / 照合スコア / 確率的生成モデル / 確率的線形判別分析 / 確率的正準相関分析 / / /  
(英) Biometrics / verification score / generative model / probabilistic linear discriminative analysis / probabilistic canonical correlation analysis / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 55, BioX2018-3, pp. 21-26, 2018年5月.
資料番号 BioX2018-3 
発行日 2018-05-17 (BioX) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 BioX ITE-ME ITE-IST  
開催期間 2018-05-24 - 2018-05-25 
開催地(和) 金沢大学西町サテライトプラザ 
開催地(英) Kanazawa Univ. Nishimachi Satelite Plaza 
テーマ(和) バイオメトリクス,インタラクティブ システム・画像入力デバイス・方式、及び一般 
テーマ(英) Biometrics, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 BioX 
会議コード 2018-05-BioX-ME-IST 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 環境変動に頑健な生体認証のための複数特徴量を用いた確率的照合手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A probabilistic verification method using multi-feature for environment-robust biometrics 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 生体認証 / Biometrics  
キーワード(2)(和/英) 照合スコア / verification score  
キーワード(3)(和/英) 確率的生成モデル / generative model  
キーワード(4)(和/英) 確率的線形判別分析 / probabilistic linear discriminative analysis  
キーワード(5)(和/英) 確率的正準相関分析 / probabilistic canonical correlation analysis  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 内田 秀継 / Hidetsugu Uchida / ウチダ ヒデツグ
第1著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 安部 登樹 / Narishige Abe / アベ ナリシゲ
第2著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山田 茂史 / Shigefumi Yamada / ヤマダ シゲフミ
第3著者 所属(和/英) 株式会社富士通研究所 (略称: 富士通研)
FUJITSU LABORATORIES LTD. (略称: FUJITSU LAB.)
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講演者
発表日時 2018-05-24 15:45:00 
発表時間 30 
申込先研究会 BioX 
資料番号 IEICE-BioX2018-3 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.55 
ページ範囲 pp.21-26 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-BioX-2018-05-17 


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