[論文レビュー] Cyber-Forensic Review of Human Footprint and Gait for Personal Identification

Kapil Kumar Nagwanshi|arXiv (Cornell University)|Apr 20, 2022

Biometric Identification and Security被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、形状特徴と隠れマルコフモデル（HMM）を用いた足跡認識により、個人識別に向けた強固なバイオメトリクス手法として、人間の足跡と歩行分析を提案する。実験では、精度とスケーラビリティの面で、足跡ベースのシステムが歩行ベースの手法を上回ることを示しており、PCAを用いた特徴抽出で94.67%のAUCを達成した。従来の手法に比べて法的・実務的利点を有するため、本稿は高セキュリティおよびサイバー・フォレンジック用途における足跡バイオメトリクスの導入を推奨する。

ABSTRACT

The human footprint is having a unique set of ridges unmatched by any other human being, and therefore it can be used in different identity documents for example birth certificate, Indian biometric identification system AADHAR card, driving license, PAN card, and passport. There are many instances of the crime scene where an accused must walk around and left the footwear impressions as well as barefoot prints and therefore, it is very crucial to recovering the footprints from identifying the criminals. Footprint-based biometric is a considerably newer technique for personal identification. Fingerprints, retina, iris and face recognition are the methods most useful for attendance record of the person. This time the world is facing the problem of global terrorism. It is challenging to identify the terrorist because they are living as regular as the citizens do. Their soft target includes the industries of special interests such as defence, silicon and nanotechnology chip manufacturing units, pharmacy sectors. They pretend themselves as religious persons, so temples and other holy places, even in markets is in their targets. These are the places where one can obtain their footprints quickly. The gait itself is sufficient to predict the behaviour of the suspects. The present research is driven to identify the usefulness of footprint and gait as an alternative to personal identification.

研究の動機と目的

• セキュリティおよびフォレンジック文脈における個人識別に向けた、人間の足跡と歩行をバイオメトリック特徴としての実現可能性を調査すること。
• スプーフィングや非否認問題にさらされやすい従来のトークンおよび知識ベースの認証システムの限界を解消すること。
• さまざまな機械学習および信号処理技術が、足跡および歩行認識においてどのように性能を発揮するかを評価すること。
• 国家アイデンティティ制度およびサイバー・フォレンジック調査における、足跡ベースのバイオメトリクスの法的・実務的妥当性を確立すること。
• 今後のバイオメトリクスアルゴリズム開発のベンチマークに資する、マルチスペクトル人間の足跡データセットを提供すること。

提案手法

• 足跡認識には、主成分分析（PCA）、ウェーブレット変換、ニューラルネットワークを用いて、素足の足跡から抽出された形態的および統計的特徴が用いられる。
• 歩行ベースの識別には、ビデオで捉えた動きのパターンを用い、歩行の時間的ダイナミクスをモデル化するため、隠れマルコフモデル（HMM）が適用される。
• AUCを主な性能指標として用い、ファジィ論理、修正版逐次ハールエネルギー変換、および人工ニューラルネットワーク（ANN）を含む、複数の技術を比較する包括的な評価フレームワークが構築される。
• 複数モodalバイオメトリクスアプローチを統合し、足跡と歩行の特徴を組み合わせることで、識別信頼性を向上させる。
• MATLAB、Weka、AzureMLなどのプラットフォームで、再現可能な研究およびアルゴリズム検証を支援するため、公開用のマルチスペクトル人間の足跡データセットが提供される。
• 性能は、受信者操作特性（ROC）曲線の、真陽性率（TPR）の積分値 ∫₀¹ TPR(x)dx として算出されるAUC（曲線下の面積）で定量的に評価され、x ~ U[0,1] は偽陽性率を表す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 実世界のセキュリティ応用において、歩行ベースや従来のバイオメトリクスシステムに比べ、人間の足跡ベースのバイオメトリクスがより高い精度とスケーラビリティを達成できるか。
• RQ2 PCA、HMM、ANN、ファジィ論理といった異なる特徴抽出および分類手法が、足跡認識におけるAUC性能において、どのように比較されるか。
• RQ3 被験者数の増加が、足跡および歩行ベースのシステムの識別性能にどの程度影響を及ぼすか。
• RQ4 サイバー・フォレンジック調査および国家アイデンティティ制度における、人間の足跡証拠の法的・フォレンジック的有用性はどの程度か。
• RQ5 公開可能なマルチスペクトル足跡データセットが、信頼性のあるベンチマーク評価およびバイオメトリクスアルゴリズムの発展を促進できるか。

主な発見

• PCAを用いた特徴抽出により、足跡ベースのバイオメトリクスシステムは94.67%のAUCを達成し、ANN（89.52%）、ファジィ論理（83.86%）、HMM（83.38%）を上回る性能を示した。
• 歩行ベースの識別は、被験者数の増加に伴い著しく性能が低下し、大規模な個人識別には不適切であるが、医療分野や行動分析分野では有望である。
• 足跡ベースの識別は、個々の被験者に対して必要なサンプル数が少なく、高い精度を維持するため、空港や防衛施設などの高セキュリティゾーンに最適である。
• 人間の足跡は顕著な個人差を示し、指紋と同等の法的認識可能性を有しており、国家アイデンティティ制度およびフォレンジックシステムへの実装を推奨する。
• 本研究では、足跡の形態的および統計的特徴が非常に識別能が高く、マルチモーダルバイオメトリクスシステムへの応用が有効であることが確認された。
• マルチスペクトル人間の足跡データセットの公開により、多様な研究プラットフォームで再現可能な評価およびバイオメトリクスアルゴリズムの発展が可能となった。