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カンファレンス (国内) ISS特徴点抽出を用いた3次元点群ベース室内空間認証手法の提案と評価
山田 裕晃 (京都大学), 小谷 大祐 (京都大学), 坪内 孝太, 五味 秀仁, 岡部 寿男 (京都大学)
Computer Security Symposium 2025 (CSS 2025)
2025.10.27
室内空間認証は，モバイル端末で利用者自身が居住空間を撮影し，事前に登録しておいた空間情報と照合することで当人認証を行う試みである.従来提案されてきた手法は数万点規模のデータに対して特徴量計算と位置合わせを行うため，計算コストが高いだけでなく，詳細な空間情報を保存することによるプライバシー侵害のリスクが懸念される.そこで本研究で提案する新手法では，ISS(Intrinsic Shape Signatures)アルゴリズムを用いて空間の幾何学的に顕著な特徴点を100 個程度抽出し，これらの特徴点 のみを用いて認証処理を行う.これにより，位置合わせに伴う計算コストを削減し，サーバーに保存する データ量を大幅に減らすことで利用者のプライバシーを保護しながら認証を実現する.ARKitScenes を用いた評価実験では，正答率をやや落とすものの処理時間を約 40%短縮し，保存データ量を約 100 分の 1 に 抑えることに成功した.この成果は，パスワードや端末に依存しない新たな本人確認手段として，アカウ ントリカバリや多要素認証への応用が期待される室内空間認証の実現可能性を高めるものである.
Paper :
ISS特徴点抽出を用いた3次元点群ベース室内空間認証手法の提案と評価
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