[A-17-6] 画像呈示時におけるCNN特徴量を用いた眼球運動による個人認証法
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
キーワード：バイオメトリクス、視線認証、深層学習
視線による個人認証は，利用者に意識させずに認証できる点や継続的な認証が可能な点から注目されている．本研究では，画像呈示時における視線情報を用いた個人認証について，CNNにより得られた特徴量と視線特徴量（CEM），ケプストラムベース特徴量（CEP），EMLBPの認識性能を比較した．その結果，CNNにより得られた特徴量において最もEERが低くなり，深層学習を使用することで認証精度が向上することを確認した．
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