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 LED760 3.00E-01 2.50E-01 2.00E-01 1.50E-01 LED760 1.00E-01 5.00E-02 0.00E+00 600 700 800 900 使用したLEDの特性 1000 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 振幅 f 平文画像 Fm fm 複素 振幅 画像 フーリエ 画像 フーリエ 変換 Fm exp( jK E ) 暗号化 画像 （複素振幅） R KE 位相 暗号化鍵 (位相マス ク) 乗算 ランダム パターン 暗号化データ 復号化画像 （強度パターン） KD f m n 復号化鍵 (位相マス ク) 再生画像 （暗号化 画像 の共役像） m F N フーリエ 変換 複素振幅 画像 乗算 Fm exp( jK E ) 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 この画像を 鍵として利用 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) 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 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） • 画像処理後 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
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