非線形性を考慮した多重バイオメトリクス個人認証方式に関する研究

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発話動作を用いた個人認証の認証精度向上を目的として,本年度は音声を用いた個人認証の認証器を検討した.また,唇動作と音声の2つの認証器を統合することにより,全体としてさらに認証精度の高精度化を行った.話者認識の従来研究として,音声データの分布の非線形性を考慮したGMMや核非線形部分空間法を適用した例がある.核非線形部分空間法を適用した際の識別性能は,従来手法としてよく用いられるGMMを用いた際の識別性能に匹敵することが示されている.音声による個人認証は,連続的な音声入力を仮定している.しかし,GMMあるいは核非線形部分空間法では,これを単一の音声認識問題の連続したものとして扱っている.連続的な入力音声を積極的に利用することにより,さらに高性能な認識系が構成できる可能性がある.そこで本研究では核非線形相互部分空間法を用いることを提案し,XM2VTSデータベースに対してLPCケプストラムとMe1ケプストラムに関して実験を行い,GMM,核非線形部分空間法に比べ高い識別率が得られることを示し,その理由について考察した.また,唇動作と音声の統合に関して,識別的手法に着目した.具体的には,各認証器から出力されるスコアを軸とした2次元平面にプロットし,本人,他人の分布を作成し,他人と本人の分布を良く分離する識別境界を作成する検討を行った.予備実験により識別境界は,非線形性を示す可能性があるため,非線形識別面を作成するアルゴリズムの検討を行った.また,実用を考慮して,セキュリティレベルに応じた閾値制御が可能なアルゴリズムが望ましい.それらを踏まえ,核非線形判別分析を用いることが有効であると考えた.そしてXM2VTSデータベースを用いた評価実験を行い,ANDやOR,線形判別分析,k最近傍決定則,サポートベクターマシンと比べ高い識別性能が得られることを確認した.