静脈画像を鍵とする暗号化手 法に関する研究 大山研究室 安藤のぞみ
研究の背景、目的 近年、バイオメトリクス認証が注目されて いる 静脈は身体内部の情報 → 偽造に強い 環境に左右されることが少ない 利用者の心理的抵抗が軽減される オープンなネットワークへのバイオメトリ クス認証の適用 : Double Random Phase Encoding → 現在指紋に対して適用されている 本研究では、この暗号化手法の静脈パター ン（手の甲を使用）への適用を検討
研究の流れ 撮像システムの構築 暗号化手法を適用し、鍵画像を生成 照合精度を高める工夫 特徴成分領域を抽出 撮影画像に対する画像処理 生成した鍵画像による暗号化、復号化
静脈の撮影原理 静脈に含まれる還元ヘ モグロビンの吸光特性 を利用して、中心波長 760nm の LED を照明光 として使用 近赤外光は皮膚の深達 度がよい カメラは赤外フィルタ を外した CCD カメラを 使用 カメラの感度が強い短 波長側の光をカットす るために 715nm の短波 長カットフィルタを使 用 ヘモグロビンの吸光スペクトル 使用した LED の特性
撮影実験 760nm の LED 、 715nm の短波長カットフィル タを用いて撮影を行った 手の甲に光を照射し、反射光を撮影 撮影装置撮影画像
暗号化手法の適用 Double Random Phase Encoding による暗号化フロー 本研究では、暗 号化鍵と復号化 鍵を静脈画像か ら生成する
暗号鍵生成 静脈画像をフーリエ変換した複素振幅画像の 位相成分を鍵とする 認証に不要な情報を取り除き、照合精度を高 める 撮影画像から静脈パターンのみを取り出す → 画像処理（２値化処理、ノイズ除去） 静脈パターンの特徴成分は低周波領域に集中 → 特徴成分抽出
静脈領域抽出 メディアンフィルタによるノイズ除去 動的閾値法による２値化 一定画素数以下の成分を除去するフィルタを 用いたノイズ処理 元画像 静脈パターン画像
特徴成分の抽出 静脈画像をフーリエ変換し、その位相成分か ら識別に有効な特徴領域を抽出し、縮小した 画像を鍵とした 切り出し領域は、 32×32 の領域で切り出した 時最も復号化精度がよかった 位相成分 (256×256) （ 0 周波数を中心に 並べ替えたもの） 低周波成分を 切り出した画像 (32×32) この画像を 鍵として利用
暗号化・復号化実験 ４名の静脈画像から暗号鍵を生成し、暗号化・復号化を行い、 画像処理前、処理後での復号化画像を比較した 画像処理前 画像処理後 左の復号化画像は、 上段が正しい鍵（本人の画像） 下段が誤った鍵（他人の画像） で復号化したもの （平文画像は上段左） 本人の場合は元の画像が復元 できており、他人の場合は ランダムパターンになっている また、画像処理を施したことで 復号画像が改善されていること が分かる
まとめ 静脈画像の撮像システムを構築した 暗号化手法を適用し、暗号鍵を生成、 正しく暗号化、復号化できることを確 認 特徴成分領域の抽出、画像処理によっ て復号化画像が改善された
今後の課題 今回は正しく復号化されたかを画像で確認し た → 計算機実験による検証が必要 暗号鍵生成に用いた静脈画像が８枚 → より多くのデータを集める 画像処理において手作業で行った部分がある → 自動化できるようにする