足裏の圧力分布による個人認証の技術

足裏の圧力分布で個人認証?

これまで指紋や瞳の虹彩、さらに音声認識などの個人認証システムが開発されており、様々なところで利用されていますが、足裏の圧力分布による個人認証技術の開発も進んでいます。

この足裏の圧力分布による個人認証技術は、本人認証技術の3分類に分けると生体認証となります。
本人認証技術はこのほかに、パスワード、暗証コード、乱数表などの知識認証や、磁気カード、ICカードなどの所有物認証があります。

指紋や声紋、静脈、瞳の虹彩、指紋、そして足裏は背板印象となりますが、足裏認証は認証制度としてかなり高く、成りすましや紛失の危険性、ユーザーに対する負荷も小さいという画期的なものです。

声紋や静脈認証、瞳の虹彩などについては認証制度が高くてもユーザー負荷が大きい認証です。

足裏圧力の個人認証のプロジェクトの課題は?

この足裏圧力の個人認証プロジェクトの課題は、足圧に基づく個人認証技術の開発、リアルタイムで認証可能なデモンストレーションシステムの実装、さらに圧力認証を応用した製品企画の立案などがあります。

こうした認証技術を製品化するためには、気軽に、また応用できることが必要となりますし、どういった場面で利用するのかという問題も出てきます。
このような問題については研究者の方々が日夜、研究をつづけプロジェクトとして利用できるようになっていくと考えられます。

登録や認証はどのように行うのか

足裏圧力の登録は、まず圧力センサーで足裏の圧力分布の測定を行います。
そのデータを前処理として切りだし、特徴を抽出しやすくしていきます。
抽出した特徴をMTシステムを用いた解析にかけます。
それを用いて本人のデータを単位空間に集合させ、単位空間との距離、他人との比較の解析を行います。

これによって足裏の圧力の違いを読み取り、結果が出力され個人認証ができるというものです。

認証制度をあげるためには、足裏面積の大きなものを採用した場合に不安定領域が含まれるという面では、3秒間、重心の動揺が1.5㎝以内に収まっているデータを利用し、前処理の精度をあげます。

足圧の特徴の抽出、選別では、42個の採用を行っていたが、立ち方によって影響を受けるため、選別することにより35個採用することで認証精度をあげています。

登録回数については、単位空間に10回分では時間がかかりすぎるため、4回の測定回数として、MT解析の最適化を図り、解析については閾値を設けずMDが最も単位空間を持つ人を本人とするのではなく、統計処理によって個人ごと異なる閾値を設定することで精度を上げています。

こうした細かい研究によって、足裏圧力による個人認証の研究を行い製品化に結び付けていこうとしています。