| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2025-06-05 10:50
深層学習に基づくインソール型歩容センサを用いた個人認証手法の検討
○熊本悦士・深町京佑・佐藤 進・河並 崇（金沢工大） |
| 抄録 |
（和） |
歩容は無意識的で偽造が困難な動作であり，生体認証に適している．しかし，多くの既存研究は短期間に収集されたデータを用いており，時間経過による歩容変化への頑健性に課題がある． 本研究では，長期的な歩容データの収集・利用が可能な，NEC社製のインソール型センサを用いた深層学習に基づく個人認証手法を構築し，短期間および長期間のデータを用いた認証精度の比較検証を行った． 短期間データのみで学習・評価した結果，EER 0.71%の高精度を達成し，さらに学習データに長期間収集したデータを加えることで，EERは0.28%に低下した． |
| （英） |
Gait is a subconscious and difficult-to-forge behavior, making it suitable for biometric authentication. However, many existing studies rely on data collected over short periods, and the robustness of authentication models against temporal gait variation remains an issue. Focusing on an insole-type gait sensor developed by NEC that allows for long-term data collection and use, this study proposes a personal authentication method based on deep learning and conducts a comparative evaluation using short-term and long-term gait data. The model achieved a high accuracy with an equal error rate (EER) of 0.71% when trained and evaluated using only short-term data. Furthermore, by incorporating long-term gait data into the training set, the EER decreased to 0.28%. |
| キーワード |
（和） |
歩行 / 生体認証 / 継続認証 / 長期間データ / / / / |
| （英） |
Gait / Biometric Authentication / Continuous Authentication / Long-term Data / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
|
| ISSN |
Online edition: ISSN 2424-1970 |
| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
IST ME IEICE-IE IEICE-BioX IEICE-SIP IEICE-MI |
| 開催期間 |
2025-06-05 - 2025-06-06 |
| 開催地（和） |
金沢大学（角間キャンパス） |
| 開催地（英） |
|
| テーマ（和） |
マルチメディアデータ・映像・画像・信号の取得・処理・解析・認証と応用、および一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IEICE-BioX |
| 会議コード |
2025-06-IST-ME-IE-BioX-SIP-MI |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
深層学習に基づくインソール型歩容センサを用いた個人認証手法の検討 |
| サブタイトル（和） |
* |
| タイトル（英） |
Investigation of A Personal Authentication Method Using Insole-Type Gait Sensors Based on Deep Learning |
| サブタイトル（英） |
* |
| キーワード(1)（和/英） |
歩行 / Gait |
| キーワード(2)（和/英） |
生体認証 / Biometric Authentication |
| キーワード(3)（和/英） |
継続認証 / Continuous Authentication |
| キーワード(4)（和/英） |
長期間データ / Long-term Data |
| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
熊本 悦士 / Etsushi Kumamoto / クマモト エツシ |
| 第1著者 所属（和/英） |
金沢工業大学 (略称： 金沢工大)
Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
深町 京佑 / Kyosuke Fukamachi / フカマチ キョウスケ |
| 第2著者 所属（和/英） |
金沢工業大学 (略称： 金沢工大)
Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
佐藤 進 / Susumu Sato / サトウ ススム |
| 第3著者 所属（和/英） |
金沢工業大学 (略称： 金沢工大)
Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
河並 崇 / Takashi Kawanami / カワナミ タカシ |
| 第4著者 所属（和/英） |
金沢工業大学 (略称： 金沢工大)
Kanazawa Institute of Technology (略称： KIT) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 所属（和/英） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第34著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第35著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第36著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2025-06-05 10:50:00 |
| 発表時間 |
25分 |
| 申込先研究会 |
IEICE-BioX |
| 資料番号 |
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| 巻番号（vol） |
vol.49 |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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