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Yurina Mizuho, Yohei Kawasaki, Takashi Amesaka, Yuta Sugiura, Personal Identification and Authentication Method Using Ear Images Acquired with a Camera-Equipped Hearable Device, In Proc. of Augmented Humans 2024, ACM.

イヤフォンは、ワイヤレス技術の進歩や小型化により、以前よりも長時間使用されるようになった。またイヤフォンの用途が多様化し、通話やアプリの操作など、イヤフォンを通じて秘匿性の高い情報にアクセスする機会が増加している。本研究では、イヤフォンに小型カメラを搭載し、撮影した耳の画像から装着者を識別・認証する手法を提案する。これにより、イヤフォン単体のセキュリティが向上する。まず、イヤフォンに取り付けたカメラで耳の画像を撮影する。次に、Mask R-CNNを用いて、画像から耳の領域のみを抽出する。画像からHOG特徴量を計算し、サポートベクタマシン（SVM）を用いてユーザーを識別する。この方法で、18人の参加者を84.1%の精度で識別することができた。またオートエンコーダを用いた教師なし異常検知により、8.36%のエラー率で個人を認証可能であった。本手法は、ユーザによる明示的な認証動作を必要とせず、ハンズフリーやアイフリーでの操作を容易にする。

Earphones are now used for longer hours than before with the advancement in wireless technology and miniaturization. In addition, the application of earphones has become more diverse, and opportunities to access highly confidential information through them have increased. We propose a method comprising a hearable device equipped with a small camera for user authentication from ear images. This method improves the security of the hearable device. Ear images are first captured with the camera. The ear regions in the images are then extracted using a mask region-based convolutional neural network. Finally, the user is identified using histograms of oriented gradient features and a support vector machine (SVM). Our method was able to identify 18 participants with an accuracy of 84.1%. Users are authenticated through unsupervised anomaly detection using an autoencoder with an error rate of 8.36%. This method facilitates hands- and eye-free operations without requiring any explicit authentication action by the user.