顔認証システムのための深層学習を用いた生体検知手法とその性能評価

摘要

個人の身体的・行動的特徴を用いて認証を行うバイオメトリクスは，鍵やパスワードなどを用いる従来の方rn式に比べて，所持が不要で，忘れる心配がないため，利便性が高い．一方で，認証に用いた特徴が複製されると，他人がrn登録者になりすまして認証されてしまう危険性がある．顔認証の場合は，登録者の顔をカメラで撮影したり，インターrnネット上で登録者の顔画像を検索したりすることで，登録者の顔画像を得ることができるため，比較的容易になりすまrnすことができる．現在までに，なりすましの対策である生体検知に有効な特徴量が提案されていない．これに対して，rn本稿では，深層学習を用いて生体検知に有効な特徴量を抽出し，本物の顔が入力されたことを検知する手法を提案する．rn公開顔画像データベースであるREPLAY-ATTACK データベースを用いた実験を通して，提案手法の有効性を示す．