個人認証を念頭に置いた表面筋電位を用いた ジェスチャ識別

我々は，ジェスチャ動作時の表面筋電位を用いた個人認証の可能性について検討を進めている．被験者5名に対し，6つのジェスチャを行った際の表面筋電位をそれぞれ10回ずつ測定した．我々の以前の研究では，取得した筋電位信号データの最大値，最小値，最大値の時刻，最小値の時刻の4つの特徴量を用いてSupport Vector Machine（SVM）によるジェスチャ識別を行った結果，ジェスチャを本人のものと識別するジェスチャ識別率は66.7%であった．本論文では，ジェスチャ識別率の向上を目的として，特徴量を増やし，増やした特徴量からランダムフォレストを用いた識別に重要な特徴量の選択を行い，先行研究との比較の...

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Published in知能と情報 Vol. 33; no. 1; pp. 549 - 554
Main Authors 三上, 剛, 芝田, 龍正, 高橋, 弘毅, 秋月, 拓磨, 大前, 佑斗
Format Journal Article
LanguageEnglish
Published 日本知能情報ファジィ学会 15.02.2021
Subjects
support vector machine
ジェスチャ
個人認証
筋電位
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ISSN1347-7986
1881-7203
DOI10.3156/jsoft.33.1_549

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Abstract 我々は，ジェスチャ動作時の表面筋電位を用いた個人認証の可能性について検討を進めている．被験者5名に対し，6つのジェスチャを行った際の表面筋電位をそれぞれ10回ずつ測定した．我々の以前の研究では，取得した筋電位信号データの最大値，最小値，最大値の時刻，最小値の時刻の4つの特徴量を用いてSupport Vector Machine（SVM）によるジェスチャ識別を行った結果，ジェスチャを本人のものと識別するジェスチャ識別率は66.7%であった．本論文では，ジェスチャ識別率の向上を目的として，特徴量を増やし，増やした特徴量からランダムフォレストを用いた識別に重要な特徴量の選択を行い，先行研究との比較のためSVMによるジェスチャ識別を行った．その結果， 80%以上のジェスチャ識別率を得ることができた．また，先行研究では有効ではないとされていた周波数領域における特徴量にもジェスチャ識別において有効である特徴量が存在することがわかった．
AbstractList 我々は，ジェスチャ動作時の表面筋電位を用いた個人認証の可能性について検討を進めている．被験者5名に対し，6つのジェスチャを行った際の表面筋電位をそれぞれ10回ずつ測定した．我々の以前の研究では，取得した筋電位信号データの最大値，最小値，最大値の時刻，最小値の時刻の4つの特徴量を用いてSupport Vector Machine（SVM）によるジェスチャ識別を行った結果，ジェスチャを本人のものと識別するジェスチャ識別率は66.7%であった．本論文では，ジェスチャ識別率の向上を目的として，特徴量を増やし，増やした特徴量からランダムフォレストを用いた識別に重要な特徴量の選択を行い，先行研究との比較のためSVMによるジェスチャ識別を行った．その結果， 80%以上のジェスチャ識別率を得ることができた．また，先行研究では有効ではないとされていた周波数領域における特徴量にもジェスチャ識別において有効である特徴量が存在することがわかった．
Author 芝田, 龍正
三上, 剛
秋月, 拓磨
高橋, 弘毅
大前, 佑斗
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  fullname: 三上, 剛
  organization: 苫小牧工業高等専門学校 創造工学科
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  fullname: 芝田, 龍正
  organization: 長岡技術科学大学 情報・経営システム工学課程
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  fullname: 高橋, 弘毅
  organization: 東京都市大学 総合研究所 宇宙科学研究センター 大学院総合理工学研究科
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  fullname: 秋月, 拓磨
  organization: 豊橋技術科学大学 機械工学系
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  fullname: 大前, 佑斗
  organization: 日本大学 生産工学部 マネジメント工学科
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ContentType Journal Article
Copyright 2021 日本知能情報ファジィ学会
Copyright_xml – notice: 2021 日本知能情報ファジィ学会
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Discipline Engineering
Mathematics
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PublicationDecade 2020
PublicationTitle 知能と情報
PublicationTitleAlternate 日本知能情報ファジィ学会誌
PublicationYear 2021
Publisher 日本知能情報ファジィ学会
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References [8] 芝田龍正, 三上剛, 秋月拓磨, 高橋弘毅: “個人認証を念頭に置いた表面筋電位を用いたSVMによるジェスチャ判別（MB2-3）,” 第36回ファジィシステムシンポジウム（FSS2020）講演論文集, pp. 77-82, 2020.
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[10] A. C. Muller and S. Guido（邦訳: 中田秀基）: Pythonではじめる機械学習 -scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎, オライリー・ジャパン, 2018.
[1] 瀬戸洋一: サイバーセキュリティにおける生体認証技術, 共立出版, 2002.
[2] N. Belgacem, R. Fournier, A. Nait-Ali, and F. Bereksi-Reguig: “A novel biometric authentication approach using ECG and EMG signals,” J. of Medical Engineering and Technology, Vol.39, No.4, pp. 1-13, 2015.
[3] S Shin, J Jung, and Y. T. Kim: “A study of an EMG-based authentication algorithm using an Artificial Neural Network,” Proc. of IEEE SENSORS, pp. 1-3, 2017.
[4] 御手洗彰, 棟方渚, 小野哲雄: “物を把持した状態における筋電センサを用いたハンドジェスチャ入力の問題抽出と新手法の提案,”日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.22, No.1, pp. 41-50, 2017.
[5] H. Yamaba, A. Kurogi, S. Kubota, T. Katayama, M. Park, and N. Ozaki: “Evaluation of feature values of surface electromyograms for user authentication on mobile devices,” Artificial Life and Robotics, Vol.22, pp. 108-112, 2017.
[12] 黒木聡舜, 山場久昭, 久保田真一郎, 片山徹郎, 朴美娘, 岡崎直宣: “表面筋電位を用いた個人認証システムの実現に向けた検討,” 情報処理学会研究報告, Vol.2015-IOT-31, No.5, pp. 1-6, 2015.
[7] 芝田龍正, 三上剛, 高橋弘毅: “表面筋電位を用いた個人認証に関する基礎的検討,” 複雑系マイクロシンポジウム, 2019.
[9] 木塚朝博, 増田正, 木竜徹, 佐渡山亜兵: 表面筋電図, 東京電機大学出版局, 2006.
[11] 乾大祐, 伊藤聡, 佐々木実: “筋電位からの手動作推定における特徴量とSVMカーネル・パラメータについての実験的考察,” 日本機械学会論文集（C）, Vol.79, No.808, pp. 4746-4756, 2013.
References_xml – reference: [6] H. Yamaba, T. Kurogi, K. Aburaya, S. Kubota, T. Katayama, M. Park, and N. Ozaki: “On Applying Support Vector Machine to a User Authentication Method Using Surface Electromyogram Signals,” Artificial Life and Robotics, Vol.23, pp. 87-93, 2018.
– reference: [7] 芝田龍正, 三上剛, 高橋弘毅: “表面筋電位を用いた個人認証に関する基礎的検討,” 複雑系マイクロシンポジウム, 2019.
– reference: [2] N. Belgacem, R. Fournier, A. Nait-Ali, and F. Bereksi-Reguig: “A novel biometric authentication approach using ECG and EMG signals,” J. of Medical Engineering and Technology, Vol.39, No.4, pp. 1-13, 2015.
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– reference: [8] 芝田龍正, 三上剛, 秋月拓磨, 高橋弘毅: “個人認証を念頭に置いた表面筋電位を用いたSVMによるジェスチャ判別（MB2-3）,” 第36回ファジィシステムシンポジウム（FSS2020）講演論文集, pp. 77-82, 2020.
– reference: [11] 乾大祐, 伊藤聡, 佐々木実: “筋電位からの手動作推定における特徴量とSVMカーネル・パラメータについての実験的考察,” 日本機械学会論文集（C）, Vol.79, No.808, pp. 4746-4756, 2013.
– reference: [3] S Shin, J Jung, and Y. T. Kim: “A study of an EMG-based authentication algorithm using an Artificial Neural Network,” Proc. of IEEE SENSORS, pp. 1-3, 2017.
– reference: [4] 御手洗彰, 棟方渚, 小野哲雄: “物を把持した状態における筋電センサを用いたハンドジェスチャ入力の問題抽出と新手法の提案,”日本バーチャルリアリティ学会論文誌, Vol.22, No.1, pp. 41-50, 2017.
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– reference: [12] 黒木聡舜, 山場久昭, 久保田真一郎, 片山徹郎, 朴美娘, 岡崎直宣: “表面筋電位を用いた個人認証システムの実現に向けた検討,” 情報処理学会研究報告, Vol.2015-IOT-31, No.5, pp. 1-6, 2015.
– reference: [5] H. Yamaba, A. Kurogi, S. Kubota, T. Katayama, M. Park, and N. Ozaki: “Evaluation of feature values of surface electromyograms for user authentication on mobile devices,” Artificial Life and Robotics, Vol.22, pp. 108-112, 2017.
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Snippet 我々は，ジェスチャ動作時の表面筋電位を用いた個人認証の可能性について検討を進めている．被験者5名に対し，6つのジェスチャを行った際の表面筋電位をそれぞれ10回ずつ測定した．我々の以前の研究では，取得した筋電位信号データの最大値，最小値，最大値の時刻，最小値の時刻の4つの特徴量を用いてSupport Vector...
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