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[3Rin2-25] 耳音響認証における観測ゆらぎ軽減手法の一検討
キーワード:耳音響認証、機械学習、等誤り率、時系列データ、周波数解析
バイオメトリクス認証のひとつに,外耳道の音響特性を示す外耳道伝達特性を特徴量とした耳音響認証がある.
外耳道伝達特性は,ドライバユニットとマイクロホンが一体となった専用イヤホンを用いて測定する.
イヤホンを毎回着脱するため,測定データに観測ゆらぎが含まれる.
我々は過去の研究で,2つのマイクロホンを内蔵したイヤホンを用いて得られる2つの特徴量を組み合わせることで精度が向上すると考えた.
しかし,精度は向上しなかった.
これは特徴量を組み合わせる手法が有効ではないと考えられる.
本研究では,複数のマイクロホンから得られる特徴量により観測ゆらぎを補間すると考え,すべての特徴量を同一ラベルで学習する手法を提案する.
提案手法により,精度の向上が確認できた.
分散を用いた解析より,精度が向上したのは観測ゆらぎを補間できたことと,1回の測定で得られる特徴量が増え,学習データが多くなったことによるものと考えられる.
複数のマイクロホンを内蔵したイヤホンを用いる手法は有効であることがわかった.
外耳道伝達特性は,ドライバユニットとマイクロホンが一体となった専用イヤホンを用いて測定する.
イヤホンを毎回着脱するため,測定データに観測ゆらぎが含まれる.
我々は過去の研究で,2つのマイクロホンを内蔵したイヤホンを用いて得られる2つの特徴量を組み合わせることで精度が向上すると考えた.
しかし,精度は向上しなかった.
これは特徴量を組み合わせる手法が有効ではないと考えられる.
本研究では,複数のマイクロホンから得られる特徴量により観測ゆらぎを補間すると考え,すべての特徴量を同一ラベルで学習する手法を提案する.
提案手法により,精度の向上が確認できた.
分散を用いた解析より,精度が向上したのは観測ゆらぎを補間できたことと,1回の測定で得られる特徴量が増え,学習データが多くなったことによるものと考えられる.
複数のマイクロホンを内蔵したイヤホンを用いる手法は有効であることがわかった.