イメージプレチスモグラムによる血管状態推定を用いた動脈紋認証に関する基礎的研究

利用图像体积描记图估计血管状态的动脉纹识别基础研究

• 批准号: 21H03439
• 负责人: 杉田 典大
• 金额: $ 11.07万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03439/
• 关键词: 動脈紋; イメージプレチスモグラム; バイオメトリクス; 非接触計測; 非接触

本研究では，映像から得られる脈動情報であるイメージプレチスモグラム(IPG)の生成パターンが皮下の動脈走行状態によって決まるという仮説のもと，身体の各部位でみられるIPG生成パターンに基づいて個人認証を行う「動脈紋」認証の手法を確立することを目指している．本研究課題では，この「動脈紋」抽出に関する基礎的技術を確立すると共に，その認証精度について検証を行う．従来の生体認証が主に静止画像から捉えられる身体的特徴を用いるのに対し，本提案手法では経時的変化を伴うIPGの生成パターンから得られる身体的特徴を用いており，偽造が極めて困難であると考えられる．初年度にあたる今年度は，先行研究で報告されている，手掌部において得られるIPGで生じる特異的な脈動領域である「ホットスポット」の存在を確認するため，白色光と近赤外光を照射光として用いた際の手掌部マルチスペクトル画像から緑色光画素と近赤外光画素によるIPGデータをそれぞれ取得し，これに周波数スペクトル解析を行って脈動成分を抽出した後，手掌領域内における脈動強度の空間分布を計算した．3人の被験者に対して分析を行った結果，先行研究と同様に，脈動が強く現れる箇所とそうでない箇所が存在し，特に緑色光画素における脈動強度分布において個人毎に異なるパターンが生じることを確認した．次に，このIPG脈動強度分布パターンに認証として活用できる情報が含まれているか否かを調査するため，生体認証の基本要件である「普遍性」に着目して検証実験を実施した．実験では，複数の被験者から日付や時間帯を変えた場合のIPGを取得し，前述の脈動強度分布を求めた．その結果，測定回によらず，同一被験者の脈動強度分布では特に強い相関がみられることが確認された.

这项研究旨在建立一种使用IPG生成模式的动脉模式身份验证方法，该方法是从图像中获得的脉动信息，该信息由皮下动脉延伸状态确定，并旨在建立一种“动脉模式”身份验证方法，该方法使用身体每个部位看到的IPG生成模式。该研究主题将建立用于提取动脉标记并验证其身份验证的准确性的基本技术。尽管常规的生物特征识别验证使用主要是从静止图像捕获的物理特征，但该提出的方法使用了从IPG生成模式中获得的物理特征，涉及随着时间的变化，并且被认为很难伪造。 This year, the first year, in order to confirm the existence of a "hot spot", a specific pulsation region produced by IPGs obtained in the palm, as reported in previous research, IPG data using green and near-infrared light pixels were obtained from the palmar multispectral images when white and near-infrared light were used as irradiation light, and after frequency spectral analysis was performed, the pulsation components were extracted, and the spatial distribution of pulsation计算手掌区域内的强度。通过对三个受试者进行分析的结果，我们证实，与以前的研究一样，在某些地区进行了强烈的脉动和没有区域的区域，并且每个人在绿光像素中尤其是每个人都发生了不同的模式。接下来，为了研究这种IPG脉动强度分布模式是否包含可以用作身份验证的信息，我们进行了一个验证实验，重点介绍了生物识别认证的基本要求，“大学”。在实验中，当从多个受试者更改日期和时区时获得IPG，并确定上述脉动强度分布。结果，已经证实，无论测量如何，同一受试者的脉动强度分布之间存在特别强的相关性。