JP6404692B2 - 個人認証装置及び個人認証方法 - Google Patents
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Description
なお、上記式(2)の右辺におけるThresholdOfMotionSensorSpectrumは、静止状態を判定するための閾値である。この閾値は、例えば実験的なデータから定められる値である。
なお、上記式(4)の右辺におけるThresholdOfSensorValueは、パルスノイズを判定するための閾値である。
そして、ウェーブレット係数dj kに基づき推定されるノイズの標準偏差δを下記式(6)により計算する。
また、推定したノイズの標準偏差δに基づき閾値λを下記式(7)のように算出する。
ここで、上述の式中のNはウェーブレット係数の総数を表している。次に、この閾値λを用いて、ウェーブレット係数に対して、下記式(8)に示すソフトスレッシュホールド処理を行う。
なお、下記式(9)における左辺を、以下の説明においてf~ i(t)とする。
なお、上記式(10)におけるTは、1データセットの時間を表す。1データセットとは、把持されていることを判断するために必要となる接触データ群を取得する連続した時間(接触データ群の観測時間)のことである。
ここで、αはガウス関数のハイパーパラメータ、tneは時刻tの近傍を表す。ノイズ除去部14は、このように種々のノイズが除去された接触データf~’ai(t)を、把持状態判定部15に引き渡す。
なお、上記式(12)の右辺におけるThresholdOfPressureSensorは、把持されていないことを判定するための閾値である。この閾値は、例えば実験的なデータから定められる値である。
そして、N個のセンサ全てにより取得された把持データの時間変動把持データytを、下記式(15)により計算する。
ただし、r(k)は、ヒストグラムにおけるk番目の刻み値を表す。そして、確率密度関数生成部19は、下記式(19)に示すように、確率密度関数PDFを算出する。
上記式のNTは、ヒストグラムを規格化するための定数である。なお、確率密度関数の算出方法は上記に限られず、ガウス関数を用いたカーネル密度法等を用いてもよい。
なお、上記式(20)におけるR(x)は、R(x)=(P(x)+Q(x))/2により定義される。
また、特徴ベクトル生成部20は、基準確率密度関数と、確率密度関数生成部19により生成された第一検証用確率密度関数及び第二検証用確率密度関数のぞれぞれとに基づき、第一検証用JS情報量特徴ベクトル、及び第二検証用JS情報量特徴ベクトルを生成する。ここでの生成方法は、上述した学習用JS情報量特徴ベクトルの生成方法と同様であるため、説明を省略する。
Claims (8)
- 端末のユーザを認証する個人認証装置であって、
前記端末の動きを示すモーションデータ、及び前記端末に対するユーザの指の接触状態を示す接触データを取得するデータ取得手段と、
前記モーションデータに基づいて、端末が静止状態であるか否かを判定する静止状態判定手段と、
前記静止状態判定手段による判定結果と前記接触データとに基づいて、前記端末が把持されているか否かを判定する把持状態判定手段と、
前記把持状態判定手段により、前記端末が把持されていないと判断されることを契機に、前記接触データから接触データを較正するためのデータである較正データを抽出する較正データ抽出手段と、
前記端末が把持されている状態での前記接触データである学習用接触データを取得する学習用接触データ取得手段と、
前記学習用接触データを前記較正データを用いて較正することにより、学習用把持データを生成する学習用把持データ較正手段と、
前記ユーザに対応する前記学習用把持データから導出された特徴量を1以上記憶する把持状態記憶手段と、
前記データ取得手段が取得した接触データを第一検証用接触データと見做し、この第一検証用接触データを、前記較正データを用いて較正することにより、第一検証用把持データを生成する、第一検証用把持データ較正手段と、
前記第一検証用把持データと前記把持状態記憶手段が記憶する1以上の前記特徴量との比較に基づき、前記ユーザの認証を行う認証手段と、
を備える、個人認証装置。 - 前記学習用把持データ、及び前記第一検証用把持データの時間変動を示す、学習用時間変動把持データ、及び第一検証用時間変動把持データを算出する時間変動算出手段をさらに備え、
前記把持状態記憶手段は前記学習用時間変動把持データから導出された前記特徴量を記憶し、前記認証手段は、前記特徴量と前記第一検証用時間変動把持データとに基づいて、前記ユーザの認証を行う、請求項1に記載の個人認証装置。 - 前記時間変動算出手段により算出された前記学習用時間変動把持データ及び前記第一検証用時間変動把持データの頻度分布を示す学習用確率密度関数及び第一検証用確率密度関数を生成する確率密度関数生成手段をさらに備え、
前記認証手段は、前記学習用確率密度関数と第一検証用確率密度関数との類似度に基づいて、前記ユーザの認証を行う、請求項2に記載の個人認証装置。 - 前記把持状態記憶手段は、前記較正データ抽出手段により抽出された較正データを、ユーザに対応付けてさらに記憶し、
前記把持状態判定により把持されていると判定された場合、前記第一検証用把持データ較正手段は、前記把持状態記憶手段に記憶されている較正データを用いて、前記データ取得手段により取得された前記第一検証用接触データを較正することにより、前記第一検証用把持データを生成する、請求項1〜3いずれか一項に記載の個人認証装置。 - 前記認証手段により、前記認証が成功した際の処理対象となった前記第一検証用把持データを追加学習用把持データとして仮登録する、追加学習用把持データ設定手段と、
前記第一検証用接触データを取得した後に、前記データ取得手段が取得した接触データを第二検証用接触データと見做し、この第二検証用接触データを、前記較正データを用いて較正し、第二検証用把持データを生成する第二検証用把持データ較正手段と、
前記第二検証用把持データと前記学習用把持データから導出された特徴量とを比較する第一比較手段と、
前記第二検証用把持データと追加学習用把持データから導出された特徴量とを比較する第二比較手段と、
をさらに備え、
前記把持状態記憶手段は、前記第一比較手段及び前記第二比較手段による比較結果に基づいて、前記追加学習用把持データから導出された特徴量を新たな特徴量として記憶する、請求項1〜4いずれか一項に記載の個人認証装置。 - 前記学習用把持データ、前記追加学習用把持データ、及び前記第二検証用把持データの時間変動を示す、学習用時間変動把持データ、追加学習用時間変動把持データ、及び第二検証用時間変動把持データを算出する時間変動算出手段をさらに備え、
前記第一比較手段は、前記第二検証用時間変動把持データと前記学習用時間変動把持データから導出された特徴量とを比較し、
前記第二比較手段は、前記第二検証用時間変動把持データと前記追加学習用時間変動把持データから導出された特徴量とを比較し、
前記把持状態記憶手段は、前記第一比較手段及び前記第二比較手段の比較結果に基づいて、前記追加学習用時間変動把持データから導出された特徴量を新たな特徴量として記憶する、請求項5に記載の個人認証装置。 - 前記時間変動算出手段により算出された前記学習用時間変動把持データの頻度分布を示す学習用確率密度関数、前記時間変動算出手段により算出された前記追加学習用時間変動把持データの頻度分布を示す追加学習用確率密度関数、及び前記時間変動算出手段により算出された前記第二検証用時間変動把持データの頻度分布を示す第二検証用確率密度関数を生成する確率密度関数生成手段をさらに備え、
前記第一比較手段は、前記第二検証用確率密度関数と前記学習用確率密度関数とを比較し、
前記第二比較手段は、前記第二検証用確率密度関数と前記追加学習用確率密度関数とを比較し、
前記把持状態記憶手段は、前記第一比較手段及び前記第二比較手段の比較結果に基づいて、前記追加学習用確率密度関数から導出された特徴量を新たな特徴量として記憶する、請求項6に記載の個人認証装置。 - 端末のユーザに対する認証のための個人認証装置による個人認証方法であって、
前記端末の動きを示すモーションデータを取得するモーションデータ、及び前記端末に対するユーザの指の接触状態を示す接触データを取得するデータ取得ステップと、
前記モーションデータに基づいて、端末が静止状態であるか否かを判定する静止状態判定ステップと、
前記静止状態判定ステップにおける判定結果と前記接触データとに基づいて、前記端末が把持されているか否かを判定する把持状態判定ステップと、
前記把持状態判定ステップにおいて、前記端末が把持されていないと判断されることを契機に、前記接触データから前記接触データを較正するためのデータである較正データを抽出する較正データ抽出ステップと、
前記端末が把持されている状態での前記接触データである学習用接触データを取得する学習用接触データ取得ステップと、
前記学習用接触データを前記較正データを用いて較正することにより、学習用把持データを生成する学習用把持データ較正ステップと、
前記ユーザに対応する前記学習用把持データから導出された特徴量を1以上記憶する把持状態記憶ステップと、
前記データ取得ステップにおいて取得された接触データを第一検証用接触データと見做し、この第一検証用接触データを、前記較正データを用いて較正することにより、第一検証用把持データを生成する、第一検証用把持データ較正ステップと、
前記第一検証用把持データと前記把持状態記憶ステップにより記憶された1以上の前記特徴量との比較に基づき、前記ユーザの認証を行う認証ステップと、
を備える、個人認証方法。
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