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眼静脈認証は、ユーザーの眼の静脈のビデオ画像にパターン認識技術を適用する生体認証の方法です。 [1]複雑でランダムなパターンは独特であり、最新のハードウェアとソフトウェアは、眼からある程度離れた場所からそれらのパターンを検出して区別することができます。
導入
強膜（目の白い部分）の静脈は、人がどちらかの側をちらっと見るだけで画像化でき、各目の両側に 1 つずつ、合計 4 つのパターン領域が得られます。検証では、これらのパターンからデジタル テンプレートを使用し、テンプレートは数学的および統計的アルゴリズムでエンコードされます。これにより、適切なユーザーの ID を確認し、それ以外のユーザーを拒否することができます。[2] 静脈検証の支持者は、この技術の強みの 1 つは、目の血管のパターンが安定していることであると指摘しています。パターンは、年齢、アルコール摂取、アレルギー、または赤みによって変化しません。静脈は十分に鮮明であるため、ほとんどのスマートフォンのカメラで確実に画像化できます。[3]この技術は、コンタクト レンズや眼鏡の上からでも機能しますが、サングラスからは機能しません。少なくとも 1 つのバージョンの静脈検出では、画像化の一部として赤外線照明を使用しており、低照度条件でも画像化できます。[4]
歴史
カンザスシティのミズーリ大学のレザ・デラクシャニ博士は、白目の静脈を識別に利用するという概念を考案しました。博士は、白目の血管を固有の識別子として利用するという概念に関する 2008 年の特許を含め、この技術に関する複数の特許を保有しています。
最近の研究では、虹彩と強膜の両方の静脈パターンを認識に利用する方法が検討されている。 [5]
用途
静脈認証は、他の生体認証方法と同様に、モバイルバンキング、政府のセキュリティ、医療環境など、さまざまなセキュリティ状況で使用できます。[1] [6]カンザス州カンザスシティの会社である EyeVerifyは、Eyeprintと呼ばれるシステムで静脈認証を販売しています。[7] 2012年、EyeVerifyはDerakhshaniが開発し特許を取得した技術のライセンスを取得しました。そして、Derakhshaniは現在、EyeVerifyの最高科学責任者を務めています。[8]
利点
- 眼静脈のパターンは人それぞれ異なります[9]
- パターンは時間の経過とともに変化せず、赤みがかった状態でも読み取ることができる[9]
- コンタクトやメガネにも対応
- 誤一致に強い
デメリット
- 携帯電話は顔の近くに持つ必要があります
- カメラのないデバイスや古いスマートフォンではサポートされません
参照
参考文献
- ^ ab Ungerleider, Neal (2013年11月22日). 「次のパスワードはあなたの目かもしれない」. Fast Company . 2014年2月20日閲覧。
- ^ ステイシー、マイケル（2012年2月22日）。「カンザスシティのスタートアップEyeVerifyは、あなたの目の白目にチャンスを見出している」。シリコンプレーリーニュース。 2014年2月20日閲覧。
- ^ ミラー、マイケル (2014 年 3 月 5 日)。「パスワードを超えて: 声、目、顔でログイン」。PC Mag。2014年3 月 19 日閲覧。
- ^ Davies, Chris (2013 年 2 月 24 日)。「EyeVerify 眼静脈生体認証ハンズオン」。PC Mag。2014年3 月 19 日閲覧。
- ^ Zhou, Zhi; Du, Eliza; Thomas, N. Luke; Delp, Edward J. (2013). 「包括的なマルチモーダル眼認識」.信号、画像、およびビデオ処理. 7 (4). Springer Science+Business Media New York, NY, USA: 619. doi :10.1007/s11760-013-0468-8. S2CID 255380965.
- ^ Blyskal, Jeff (2013-05-23). 「CR Money Minute: スマートフォンバンキングのセキュリティは向上か?」 Consumer Reports News . 2014-02-21閲覧。
- ^ 「EyeVerify: 眼静脈生体認証によるモバイル認証」 。 2014年2月21日閲覧。
- ^ Team、SPN (2012-02-22)。「カンザスシティのスタートアップEyeVerifyは、あなたの目の白目にチャンスを見出しています」。Silicon Prairie News 。2023年8月15日閲覧。
- ^ ab Derakhshani, R.; Ross, A. (2007). 「眼表面血管系を用いた生体認証のためのテクスチャベースのニューラル ネットワーク分類器」。2007 International Joint Conference on Neural Networks。IJCNN、フロリダ州オーランド、米国。pp. 2982–2987。doi :10.1109/ IJCNN.2007.4371435。ISBN 978-1-4244-1379-9. S2CID 1042317。