著者

山本 健太郎 上岡 英史

雑誌

研究報告モバイルコンピューティングとユビキタス通信(MBL)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.4, pp.1-6, 2012-05-14

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本稿では、加速度センサデータから手振り動作を忠実に抽出し、パターンマッチングを行うことで、セキュアかつ手軽に個人認証を行う手法を提案する。手振り動作での認証は生体認証であり、その中でも行動的特徴に分類される。行動的特徴の欠点は認証率の低さにあり、それを改善できれば動作の違いによるパスワード変更も可能なため、フレキシブルな認証システムとなりうる。本研究では、忠実に動作部分を抽出することに焦点をあて、認証精度の向上を図った。具体的には移動平均で加速度データ波形を平滑化しつつ、加速度の微分値である躍度を用いる方法により、正確な動作部分の判別を実現した。本提案動作抽出アルゴリズムを用いることで、行動的特徴を用いた高精度な生体認証が可能となる。In this paper, a simple and secure authentication method, which correctly extracts a user's gesture from acceleration sensor data and performs a pattern matching with it, will be proposed. Such a gesture-based identification technique is considered as a biometric authentication with behavioral characteristics. One of the significant drawbacks of using the behavioral characteristics is the low authentication accuracy. Therefore, if the accuracy is improved, the approach could be utilized for a flexible authentication system since the passcode can be changed with a different gesture. The proposed method introduces a moving average technique and focuses on jerks, which are differential values of acceleration, in order to determine the thresholds for correctly extracting a gesture. This approach will enable high accuracy biometric systems with behavioral characteristics.