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[Reference /引用はこちら]
Yohei Kawasaki, Yuta Sugiura. Identification and Authentication Using Blink with Smart Glasses. In Proceedings of the SICE Annual Conference 2022, IEEE, September 6-9, 2022, Kumamoto, Japan.[DOI][Presentation Video]

近年多様な用途のスマートグラスが普及しており、例えば拡張現実や健康維持を目的としたものが開発されている。スマートグラスが今後普及していき、単体で携帯し利用する状況や、一つのデバイスを共有し情報を提示する相手を選択すべき状況を想定すると、プライバシーの観点からユーザを識別・認証する機能が必要となる。そこで本研究では瞬き時の皮膚変形を利用した個人識別・認証システムを提案した。反射型光センサを眼鏡型デバイスのフレーム部分に装着し、瞬き時の眼鏡型デバイスと顔面との距離の変化を時系列データとして測定した。動的時間伸縮法を用いて得られた時系列データ間の類似度を計算し、識別・認証を実装した。7人の実験参加者に2種類のパターンの瞬きを促し、時系列データを測定した。個人識別の精度は97.1%、個人認証の等価エラー率は6.4%であった。

In recent years, smart glasses have become popular for a variety of purposes, such as augmented reality and health maintenance. Assuming that smart glasses will be widely used in the future, and assuming situations in which users carry and use smart glasses by themselves or share a single device and choose who to present information to, a function to identify and authenticate users from the viewpoint of privacy will be necessary. In this study, we proposed a personal identification and authentication system using skin deformation during blinking. A reflective optical sensor was attached to the frame of an eyeglasses-type device, and changes in the distance between the eyeglass-type device and the face during blinking were measured as time series data. Seven participants were asked to blink in two different patterns, and the time-series data were measured. The accuracy of identification was 97.1% and the equal error rate for authentication was 6.4%.