特徴選択に基づくLocality-Sensitive Hashingによるバイオメトリックデータの高速類似検索方法(セキュリティ,一般)

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概要

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生体情報のみから個人のIDを引き当てる1:N認証サービスは、パスワードの記憶やIDカードの携帯が不要であり、利便性が高い。しかし、センサーから取りこむ都度異なる高次元の生体特徴データと、データベースの全ての特徴データとの類似度を計算し、一番類似するデータを本人として判定するため、演算量が膨大となる問題点がある。上記の問題点を解決するためには、詳細な照合を行う候補データを複数検出する絞り込み検索を行うと共に、絞り込みの際の比率を高くして類似度計算の回数を少なくする必要がある。そこで、ハミング距離計算で絞り込み検索そのものの高速化が可能なLocality-Sensitive Hashingを用いて、特徴選択に基づく最適化を行い、検索精度を向上させ、絞り込みの比率を高くすることが可能な方法を提案する。指紋画像データ、音声のMFCC特徴量、MNIST手書き文字データベースを用いて従来の方法との性能比較を行った。
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2012-07-12

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