CSRR電磁生体検知センサによる高度偽装物の検知精度向上を目的としたLOF - One Class SVM二段階判定手法の提案

水山　桂乃
前田　忠彦

誌名
電子情報通信学会論文誌 B   Vol.J104-B    No.11    pp.907-917
発行日: 2021/11/01
早期公開日: 2021/07/01
Online ISSN: 1881-0209
DOI: 10.14923/transcomj.2021APP0007
論文種別: 特集論文 (電波とその応用技術の拡大を支えるアンテナ・伝搬及び関連システムの論文特集)
専門分野: 
キーワード: 
生体検知,  指紋認証,  LOF,  One Class SVM,  FRR,  FAR,  

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あらまし: 
指紋認証において，指紋を模擬した偽装物による「なりすまし」被害が報告され，その対策として，指の表面に偽装物を装着した指（偽装指）を電磁的に検出する生体検知手法がある．通過特性(|S21|)が未知である偽装物に対応する判定方式として，CSRRセンサで測定した指の|S21|から偽装指を検知するために，Local Outlier Factor (LOF)を用いた機械学習による判定手法が提案されている．この手法により|S21|が未知である高度偽装物も検知できる方向性は示されたが，一定程度誤検知は発生している．本論文では，LOFの特徴量を増加させる手法，及びOne Class SVM (OCSVM)を用いた判定手法を提案する．また，LOFとOCSVMの判定アルゴリズムのパラメータ調整を行い，両判定手法においてFalse Rejection Rate (FRR)及びFalse Acceptance Rate (FAR)それぞれの判定信頼性向上について検討を行った．この結果をもとに，FRR及びFARそれぞれが優れた二つのアルゴリズムを組み合わせた，CSRR電磁生体検知センサに適用するための二段階判定手法を提案する．また，検知精度評価実験を行った結果，従来用いられていた単一の機械学習アルゴリズムによる判定手法よりも検知精度が向上したことを確認したので報告する．