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

摘要

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.そこで本論すでは，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，テンブ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.