JP2016151849A - 個人識別方法、個人識別装置、プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
以下、第一実施形態の個人識別装置について説明する。本実施形態の個人識別装置は、人の眼球の動きに表れる微細な跳躍性眼球運動(以下、マイクロサッカード、microsaccadeともいう)に基づいて、個人を識別する。まず、マイクロサッカードについて説明する。人がある一点を注視しているとき、眼球は完全に動きを止めているわけではなく、固視微動と呼ばれる三種類の眼球運動であるドリフト(drift,trendといってもよい)、トレマ、マイクロサッカード(フリックといってもよい)を行っている。ドリフトは小さな滑らかな動き、トレマは非常に小さな高周波の振動、マイクロサッカードは小さな跳ぶような動きである。図1はマイクロサッカードを説明する図であって、横軸を時間[秒]、縦軸を視野角[度]として注視状態の眼球運動の例を示すグラフである。マイクロサッカードの例であるマイクロサッカード101、102、103を太線で強調して示す。図1に示すように、マイクロサッカードはある一点を注視している状態において、1〜2秒の間に1回程度、個人の意思とは関係なく(不随意に)表れる眼球の動きであって、小さな跳ぶような動きのことである。マイクロサッカードは、動きの水平方向の成分、垂直方向の成分のどちらからでも取得することができる。本実施形態では、マイクロサッカードが水平方向に偏向する性質に基づき、簡単のため水平方向の成分のみを用いたが、本発明で用いることができるマイクロサッカードの方向成分は水平方向に限定されない。なお、「水平方向」とは、地面と平行な方向に限定する意味ではなく、顔に対しての水平方向(眼球の配列方向であり、横方向、幅方向といってもよい)や後述する眼球運動取得部11において水平方向と定義された方向を含む概念である。
眼球運動取得部11は、所定の時間区間である第一時間区間における、識別対象者9の眼球の動きに関する情報(眼球位置の経時変化に関する情報)を取得する(S11)。眼球運動取得部11は、取得した眼球の動きに関する情報を特徴量抽出部12へ出力する。本実施例では、眼球の動きに基づく特徴量として、後述するマイクロサッカードに関する特徴量、瞬目に関する特徴量を含むものとする。前述の所定の時間区間(第一時間区間)の中には一つ以上のマイクロサッカード、瞬目が含まれるように、その長さが設定されるものとする。第一時間区間の長さは、数秒から数十秒程度とすることが望ましい。
特徴量抽出部12は、眼球の動きに基づく特徴量を一つ以上含む代表特徴量を抽出する(S12)。例えば、特徴量抽出部12は、第一時間区間に対応する眼球の動きに関する情報を受け取り、第一時間区間においてマイクロサッカードおよび瞬目を検出し、マイクロサッカード、または瞬目に関する特徴量を一つ以上含む代表特徴量を抽出する(S12)。特徴量抽出部12は、抽出した代表特徴量を個人識別部13に出力する。なお、特徴量抽出部12は、第一時間区間においてマイクロサッカードのみを検出することとし、瞬目の検出を省略してもよい。この場合、特徴量抽出部12はマイクロサッカードの特徴量を一つ以上含む代表特徴量を抽出することになる。
(1)基準振幅A:マイクロサッカードによる眼球の動きが収束したときの移動量である。
(2)最大速度Vmax:基準振幅A+オーバーシュートの振幅Aoに達するまでの最大の速度である。
(3)持続時間Dm:マイクロサッカードが起きている時間区間の長さである。マイクロサッカードの開始時刻は1次階差系列の絶対値が所定の閾値を上回る時刻で、マイクロサッカードの終了時刻は、オーバーシュートの振幅に達したあとに初めて基準振幅Aに戻る時刻である。
(4)オーバーシュート(overshoot)の振幅Ao:マイクロサッカードによって基準振幅Aを超過した(行き過ぎた)部分の量である。オーバーシュートとは、波形の立ち上がり部分で、波形が基準振幅Aを超えて突出する現象、または、その突出した波形である。言い換えると、オーバーシュートの振幅とは、突出した部分の量である。
(5)オーバーシュートの速度Vo:基準振幅A+オーバーシュートの振幅Aoから基準振幅Aに収束しようとする際の最大の速度である。
(6)立ち上がり時間Tp:基準振幅A+オーバーシュートの振幅Aoに達する(立ち上がる)までにかかる時間である。なお、基準振幅A+オーバーシュートの振幅Aoに達するまでにかかる時間は、最大速度Vmaxからオーバーシュートの速度Voに達するまでにかかる時間と同じ値となる。
(7)減衰率λ:基準振幅Aに対するオーバーシュートの振幅Aoの比である。最大速度Vmaxに対するオーバーシュートの速度Voの比としてもよく、
モデル記憶部14は、代表特徴量と所定の個人ラベルを入力として、代表特徴量が所定の個人ラベルの識別対象者から取得されたかどうかを推定することができる第一個人識別モデルと、代表特徴量のみを入力として、代表特徴量に対応する識別対象者の個人ラベルを推定することができる第二個人識別モデルを予め記憶している。
個人識別部13は、代表特徴量に基づいて識別対象者9を識別する(S13)。例えば、個人識別部13は、特徴量抽出部12で抽出した代表特徴量と、所定の個人ラベルとを、モデル記憶部14に記憶された第一個人識別モデルに入力することにより、代表特徴量が所定の個人ラベルの識別対象者9から取得されたか否かを推定する(S13)。
本実施形態の個人識別装置10によれば、上述の構成により、マイクロサッカードの特徴量などに基づいて、識別対象者9の個人ラベルを推定することができる。眼球運動のカメラ計測はノイズが少なく、マイクロサッカードの特徴量は単一試行で精度よく推定できるため、個人識別の精度が計測誤差に左右されにくいという利点を持つ。眼球のカメラ計測は、小さな規模で識別対象者9を拘束することなく行うことができ、個人識別の際に識別対象者9の心理的抵抗感を低減する効果がある。マイクロサッカードは無意識で生じる微小な眼球運動であり、減衰係数などの特徴量を識別対象者9が意図的に制御することは困難である。したがって、指紋や虹彩の個人認証に比べて、サンプルの偽造が困難であるという利点を持つ。
以下、第二実施形態の個人識別装置について、第一実施形態と異なる部分を中心に説明する。本実施形態では、瞳孔の大きさの変化と、マイクロサッカードの双方に基づいて、個人を識別する。まず、図5を参照して瞳孔の大きさの変化について説明する。人がある一点を注視しているとき、瞳孔の大きさは一定ではなく、変化している。図5は注視状態における瞳孔の大きさの変化を表す図であり、横軸は時間[秒]を、縦軸は瞳孔の大きさ[z-score]を表す。
瞳孔情報取得部21は、所定の時間区間である第一時間区間における、識別対象者9の瞳孔の大きさの経時変化に関する情報を取得する(S21)。瞳孔情報取得部21は、取得した瞳孔の大きさの経時変化に関する情報を特徴量抽出部22へ出力する。例えば、瞳孔の大きさとして、瞳孔径(瞳孔の半径)を用いる場合には、瞳孔径は、赤外線カメラを用いた画像処理法で計測できる。前述の所定の時間区間(第一時間区間)の中に一つ以上の縮瞳および散瞳が含まれるよう、その長さが設定されるものとする。第一時間区間は、数秒から数十秒程度とすることが望ましい。
特徴量抽出部22は、実施例1で述べた眼球の動きに基づく特徴量を一つ以上含み、瞳孔の大きさの経時変化に基づく特徴量を一つ以上含む代表特徴量を抽出する(S22)。例えば、特徴量抽出部22は、第一時間区間に対応する眼球の動きに関する情報および瞳孔の大きさの時系列を受け取り、第一時間区間においてマイクロサッカード、瞬目、縮瞳および散瞳を検出し、マイクロサッカード、瞬目、縮瞳および散瞳に関する特徴量を一つ以上を含む代表特徴量を抽出する(S22)。特徴量抽出部22は、抽出された代表特徴量を個人識別部23に出力する。特徴量抽出部22はマイクロサッカードおよび瞬目の検出を、特徴量抽出部12と同様に行う。
個人識別部23は、特徴量抽出部22で抽出した代表特徴量と、所定の個人ラベルとを、モデル記憶部24に記憶された第一個人識別モデルに入力することにより、代表特徴量が所定の個人ラベルの識別対象者9から取得されたか否かを推定する(S23)。
モデル記憶部24は、モデル記憶部14と同様である。つまり、代表特徴量と所定の個人ラベルを入力として、代表特徴量が所定の個人ラベルの識別対象者9から取得されたかどうかを推定するような第一個人識別モデルと、代表特徴量のみを入力として、代表特徴量を取得した識別対象者9の個人ラベルを推定するような第二個人識別モデルと、が予め記録されている。ただし、モデルに入力される代表特徴量に縮瞳あるいは散瞳の特徴量が含まれる点が異なる。
本実施形態の個人識別装置20によれば、第一実施形態と同様の効果に加え、瞳孔の大きさの経時変化に関連するパラメータを代表特徴量に加えることにより、さらに高精度な個人識別を実現できる。
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置(例えば通信ケーブル)が接続可能な通信部、CPU(Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい)、メモリであるRAMやROM、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、CPU、RAM、ROM、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、CD−ROMなどの記録媒体を読み書きできる装置(ドライブ)などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
Claims (7)
- 個人識別装置が実行する個人識別方法であって、
識別対象者の眼球の動きに関する情報を取得する眼球運動取得ステップと、
前記眼球の動きに基づく特徴量を一つ以上含む代表特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記代表特徴量に基づいて前記識別対象者を識別する個人識別ステップ
を含む個人識別方法。 - 請求項1に記載の個人識別方法であって、
前記代表特徴量は、
前記眼球の動きに基づく特徴量として、マイクロサッカードに関する特徴量を含む
個人識別方法。 - 請求項2に記載の個人識別方法であって、
前記代表特徴量は、
前記マイクロサッカードに関する特徴量として、前記マイクロサッカードの基準振幅、最大速度、持続時間、オーバーシュートの振幅、オーバーシュートの速度、立ち上がり時間、減衰率、減衰係数、固有角振動数、単位時間あたりの発生回数のうち少なくとも何れかを含む
個人識別方法。 - 請求項1から3の何れかに記載の個人識別方法であって、
前記代表特徴量は、
前記眼球の動きに基づく特徴量として、瞬目に関する特徴量を含む
個人識別方法。 - 請求項1から4の何れかに記載の個人識別方法であって、
前記識別対象者の瞳孔の大きさの経時変化に関する情報を取得する瞳孔情報取得ステップをさらに含み、
前記特徴量抽出ステップは、
前記眼球の動きに基づく特徴量を一つ以上含み、前記瞳孔の大きさの経時変化に基づく特徴量を一つ以上含む代表特徴量を抽出する
個人識別方法。 - 識別対象者の眼球の動きに関する情報を取得する眼球運動取得部と、
前記眼球の動きに基づく特徴量を一つ以上含む代表特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記代表特徴量に基づいて前記識別対象者を識別する個人識別部
を含む個人識別装置。 - 請求項1から5の何れかに記載された個人識別方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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