ソフトバイオメトリクス

ソフトバイオメトリクス特性とは、人間の身体的、行動的、あるいは付随的な特性であり、あらかじめ定義された人間に適合したカテゴリに分類可能です。これらのカテゴリは、従来のバイオメトリクスとは異なり、個人を区別することを目的として人間によって確立され、長年にわたり実証されています。言い換えれば、ソフトバイオメトリクス特性インスタンスは自然な方法で生成され、人間が仲間を区別するために利用しているということです。^[1]

導入

ソフトバイオメトリクスの始まりは、19世紀にアルフォンス・ベルティヨンによって築かれたと言えるでしょう。彼は、生体測定学的、形態学的、人体計測学的特徴に基づく個人識別システムを初めて提唱しました。 ^[2] 彼が導入した最も一般的な特徴は、瞳、髪、髭、肌の色、頭の形や大きさ、身長や体重といった身体的特徴、そしてあざ、傷跡、刺青といった消えない痕跡でした。現在、これらの特徴の大部分はソフトバイオメトリクスの範疇に収まっています。

Jainは最近、ソフトバイオメトリクスを、個人に関する情報を提供する特性の集合として再定義しましたが、これらの特性は識別性と永続性に欠けるため、対象者を個別に認証することはできません。^[3]さらなる研究により、より広範なソフトバイオメトリクス特性を用いて個人を識別できることが示されています。ReidとNixonは、人間が自然に記述できるあらゆる特性としてソフトバイオメトリクスを再定義することを提案しました。^[4]このようなソフトバイオメトリクスは監視アプリケーションへの導入に適しており^[5]、これらの開発成果を活用するための研究が進行中です。

ソフトバイオメトリック特性

上記の定義に当てはまる特性には、以下のものが含まれますが、これらに限定されません。

身体的特徴: 肌の色、目の色、髪の色、あごひげや口ひげの有無、身長、体重、性別、人種、民族、しわ。
行動:歩き方、キーストローク、署名。
付着した人間の特徴：衣服の色、タトゥー、アクセサリー。

ソフトバイオメトリクスは、バイオメトリクスの利点の大部分を継承し、さらに独自の資産によって強化されています。その利点としては、非侵入性、計算効率、時間効率、そして人間のコンプライアンスなどが挙げられます。さらに、登録や被験者の同意、協力も必要ありません。

使用法

ソフトバイオメトリクスは人間の識別に使用され、生体認証システムと組み合わせることで認識精度を高めることができます。^[6]一例としては視覚監視が挙げられますが、ソフトバイオメトリクス情報は、カメラで顔がうまく捉えられない場合など、不一致が生じた場合にも人物を識別するのに役立ちます。^[7]

参照

参考文献

^ Dantcheva, A.; Velardo, C.; D'Angelo, A.; Dugelay, J.-L. (2010年10月). 「人物識別のためのソフトバイオメトリクスバッグ：新たな動向と課題」.マルチメディアツールとアプリケーション. 51 (2): 739– 777. doi :10.1007/s11042-010-0635-7. S2CID 38082731.
^ Rhodes, HTF (1956).アルフォンス・ベルティヨン：科学的検出の父. OL 18720791M.
^ Jain, AK; Dass, SC; Nandakumar, K. (2004).個人認識システムのためのソフトバイオメトリック特性. 国際生体認証会議. doi :10.1007/978-3-540-25948-0_99.
^ Reid, DA; Nixon, MS (2011). ソフトバイオメトリクスにおける比較人間記述の利用(PDF) . 国際バイオメトリクス合同会議. 2013年3月8日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。
^ Reid, DA; Samangooei, S.; Chen, C.; Nixon, MS; Ross, A. (2013), 監視のためのソフトバイオメトリクス：概要。(PDF)、統計ハンドブック、第31巻
^ Kathrine, G. Jaspher Willsie (2018-12-07)、「クラウド環境のための生体認証ベースの認証スキーム」、Cryptographic and Information Security、ボカラトン、フロリダ州：CRC Press、pp. 917– 944、doi：10.1201/9780429435461-31、ISBN 978-0-429-43546-1, S2CID 196187324 , 2020年10月25日取得
^ James, Priyamol; Thomas, Jeena; Alex, Neena (2015年2月). 「ソフトバイオメトリクスに関する調査と遠隔人物認識への応用」. 2015 International Conference on Soft-Computing and Networks Security (ICSNS) . IEEE. pp. 1– 5. doi :10.1109/icsns.2015.7292416. ISBN 978-1-4799-1752-5. S2CID 16114639。

さらに読む

ソフトな生体認証特性はユーザー認識を支援できるか？ SPIE 2004 に掲載。
「ロスら」、マルチバイオメトリクスハンドブック、国際バイオメトリクスシリーズ、第6巻、Springer 2006年。
顔マーク：顔認識のためのソフトバイオメトリクス^{[リンク切れ]}。ICIP 2009に掲載。
視覚的な身体外観からの体重推定。BTAS 2010に掲載。
ソフトバイオメトリクスシステム：信頼性と漸近限界。BTAS 2010に掲載。
フーリガン検出のためのカラーベースのソフトバイオメトリクス。ISCAS 2010に掲載。
顔ソフトバイオメトリクスバッグ（BoFSB）を用いた人物認識。MMSP 2010に掲載。

[dugelay_journal_article-1] Dantcheva, A.; Velardo, C.; D'Angelo, A.; Dugelay, J.-L. (2010年10月). 「人物識別のためのソフトバイオメトリクスバッグ：新たな動向と課題」.マルチメディアツールとアプリケーション. 51 (2): 739– 777. doi :10.1007/s11042-010-0635-7. S2CID 38082731.

[bertillon_book-2] Rhodes, HTF (1956).アルフォンス・ベルティヨン：科学的検出の父. OL 18720791M.

[jain_softbio_article-3] Jain, AK; Dass, SC; Nandakumar, K. (2004).個人認識システムのためのソフトバイオメトリック特性. 国際生体認証会議. doi :10.1007/978-3-540-25948-0_99.

[reid_comparative-4] Reid, DA; Nixon, MS (2011). ソフトバイオメトリクスにおける比較人間記述の利用(PDF) . 国際バイオメトリクス合同会議. 2013年3月8日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。

[reid_survey-5] Reid, DA; Samangooei, S.; Chen, C.; Nixon, MS; Ross, A. (2013), 監視のためのソフトバイオメトリクス：概要。(PDF)、統計ハンドブック、第31巻

[6] Kathrine, G. Jaspher Willsie (2018-12-07)、「クラウド環境のための生体認証ベースの認証スキーム」、Cryptographic and Information Security、ボカラトン、フロリダ州：CRC Press、pp. 917– 944、doi：10.1201/9780429435461-31、ISBN 978-0-429-43546-1, S2CID 196187324 , 2020年10月25日取得

[7] James, Priyamol; Thomas, Jeena; Alex, Neena (2015年2月). 「ソフトバイオメトリクスに関する調査と遠隔人物認識への応用」. 2015 International Conference on Soft-Computing and Networks Security (ICSNS) . IEEE. pp. 1– 5. doi :10.1109/icsns.2015.7292416. ISBN 978-1-4799-1752-5. S2CID 16114639。