GLMMに基づくテンプレートの品質推定と融合判定による生体認証の高精度化(マルチモーダルバイオメトリクス認証,<小特集>バイオメトリクス論文)

概要

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生体認証システムの精度向上を目的とし,複数のテンプレートを認証に用いる手法が研究されている.中でも,デバイスや認証手順を変えることなく精度を向上する手法として,同一生体から取得した複数のテンプレートを認証に用いる手法がある.これらの手法は,複数のテンプレートと,利用者から取得した認証サンプルとを照合し,得られた複数の類似度を融合することで本人か否かの判定を行う.従来手法では,融合方式として各類似度に対する平均値等,各類似度を等価に扱う演算を採用しており,各類似度が同一分布に従うことを前提としていた.しかしながら,テンプレートの品質に大きなばらつきがある場合,類似度分布に同一性が仮定できないため,従来の融合判定では十分な認証精度が達成できない可能性がある.そこで本論文では,一般化線形混合モデルを用いてテンプレートの品質を推定し,その品質を用いて融合判定を行う方式を提案する.提案手法では,類似度が従う確率分布の差を混合効果としてモデル化することで,テンプレートの品質に大きな差がある場合でも高精度な認証を実現する.また,指紋画像を用いた評価実験を行い,提案手法の有効性を確認する.
2013-12-01