順列インデックスを用いた1対多掌紋認証のN位認証率向上に関する検討

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  • Improving Rank-N Identification Rate of Palmprint Identification Using Permutation-based Indexing

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抄録

生体情報は本人と他人を有意に識別しうるものの，本人内での変動が大きく，他人間での類似性が高いという性質を有しており，この点が本人認証を難しくしている．この問題の解決策として，一部の生体情報を基準データ（pivot）として用いて生体情報の特徴空間を定義する手法が提案されている．また，1対多生体認証では，ユーザ数が増えるほど本人識別のために要する1対1照合の回数が増加し，生体認証の応答時間が長くなるという点も問題となる．これに対し，生体情報とpivotとの距離（pivot集合を生体情報の距離順に並べた順列）を索引情報として，被認証者に類似した登録生体情報（テンプレート）を高速に発見する順列インデックス法が提案されている．しかし，先行研究では，本人内変動に頑強な特徴量（インデックス）や，他人間を効率的に識別するためのpivotをどのように選択もしくは生成するのかについて，十分な検討が行われていない．そこで本研究では，順列インデックスを用いた1対多掌紋認証に焦点を当て，N位認証率を向上させるための順列インデックスに関する改善策の提案を行う．

Biometric information has variability within the same person but similarity among different people. Therefore, it is difficult to identify a person or distinguish between two people based on biometric information. One way to address these issues is to use some biometric information itself as pivots to define the feature space of biometric information. Furthermore, there is a general problem in that the time required for biometric identification increases as the number of enrollees increases. To resolve the problem, the pivot-based indexing method has been proposed that gives an index to each template to quickly sort in order of similarity. However, previous research has not sufficiently examined methods for improving the robustness of index and selecting or generating the pivots. In this study, we propose schemes for pivot selection and robust index generation that improve the rank-N identification rate.

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