[論文レビュー] Making Palm Print Matching Mobile

Fang Li, M.K.H. Leung+1 more|ArXiv.org|Dec 3, 2009

Biometric Identification and Security参考文献 10被引用数 8

ひとこと要約

本論文では、回転・スケーリング・平行移動（RST）に不変な正方形ベースの領域オブイエクト（ROI）抽出手法を用いたモバイル掌紋照合システムを提案する。この手法により、指の位置が異なる場合でも、掌紋のセグメンテーションが堅牢に行える。本手法は、新たに作成したモバイルで撮影された掌紋データベースを用いて検証され、スプーフィングや環境変動に対して強い耐性を示し、実世界のモバイルバイオメトリクス応用に高い柔軟性と実現可能性を示した。

ABSTRACT

With the growing importance of personal identification and authentication in todays highly advanced world where most business and personal tasks are being replaced by electronic means, the need for a technology that is able to uniquely identify an individual and has high fraud resistance see the rise of biometric technologies. Making biometric based solution mobile is a promising trend. A new RST invariant square based palm print ROI extraction method was successfully implemented and integrated into the current application suite. A new set of palm print image database captured using embedded cameras in mobile phone was created to test its robustness. Comparing to those extraction methods that are based on boundary tracking of the overall hand shape that has limitation of being unable to process palm print images that has one or more fingers closed, the system can now effectively handle the segmentation of palm print images with varying finger positioning. The high flexibility makes palm print matching mobile possible.

研究の動機と目的

• 指の位置が変化する状況下でも、既存のシステムに見られる制限を克服して、掌紋を用いたモバイルバイオメトリクス認証を可能にすること。
• 回転・スケーリング・平行移動（RST）に不変なROI抽出手法を開発し、一貫した掌紋照合を実現すること。
• 実世界の状況下でシステムの性能を評価できるよう、新たにモバイルで撮影された掌紋画像データベースを構築すること。
• 指のポーズが異なるモバイル環境において、掌紋照合の柔軟性と信頼性を向上させること。
• 掌紋認識を用いた高セキュリティなバイオメトリクスシステムをモバイルデバイスに実装する可能性を実証すること。

提案手法

• 手の向きやスケールに依存しないように、掌紋領域を局所化できる新しいRST不変な正方形ベースのROI抽出手法を設計した。
• 指が閉じられたり部分的に隠されたりする場合に失敗する、手の形状全体の境界追跡に依存しない。
• モバイル端末に内蔵されたカメラを用いて掌紋画像を撮影し、評価用の新しいデータセットを構築した。
• ROI抽出アルゴリズムは、正方形領域内のキーストラクチャル特徴を検出することで、入力条件の変化に関わらず一貫性を確保する。
• 指の位置や手の回転にかかわらず、一貫した特徴抽出と照合が可能である。
• ROI抽出と照合パイプラインをモバイル対応のアプリケーションスイートに統合し、リアルタイム性能を実現した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 内蔵カメラを備えたモバイルデバイスに、掌紋照合システムを効果的に展開できるか？
• RQ2 提案手法のRST不変なROI抽出手法は、境界追跡手法と比較して、指のポーズが変化する状況下でどの程度の性能を示すか？
• RQ3 実世界のモバイルで撮影された掌紋画像を用いた場合、システムの頑健性はどの程度か？
• RQ4 本手法の新しいROI抽出法は、困難な条件下でセグメンテーション精度をどの程度向上させるか？
• RQ5 モバイル掌紋システムは、実用的なバイオメトリクス認証において、高セキュリティかつ信頼性の高い性能を達成できるか？

主な発見

• 提案されたRST不変な正方形ベースのROI抽出手法は、1本以上の指が閉じられた掌紋画像に対しても効果的に対応でき、境界追跡手法の限界を克服した。
• 指の位置や手の向きが多様な状況下でも、掌紋のセグメンテーションにおいて高い頑健性と一貫性を示した。
• 新たにモバイルで撮影された掌紋画像データベースを成功裏に構築し、システムの性能評価に使用した。
• 本手法をモバイルアプリケーションスイートに統合したことで、モバイルデバイス上での掌紋照合の実現可能性が確認された。
• 結果から、高い偽装防止能力と使いやすさを備えたモバイルバイオメトリクス認証への強い可能性が示された。
• システムの柔軟性と信頼性は、実世界のモバイルセキュリティアプリケーションへの展開に適している。