日立製作所とKDDI総合研究所は2018年10月11日、スマートフォンやタブレットのカメラで撮影した掌紋(手のひらの皮膚紋理)から公開鍵認証(利用者の電子署名生成と署名検証)を行なう掌紋向けPBI(公開型生体認証基盤)技術を開発したと発表した。スマートフォンで撮影した手のひらと顔で、専用装置を使わずに安全な手ぶら決済を可能にする。
掌紋向けPBI(公開型生体認証基盤)技術では、汎用カメラで取得した生体情報を用いて、電子署名に必要な秘密鍵を一時的に生成して利用できる。秘密鍵の管理を不要とし、機微情報の漏洩やなりすましの防止効果を高められる。生体認証用の専用装置も不要となるため、家庭や外出先など場所を選ばず、電子商取引やネットバンキングなど、様々なオンライン取引において本人認証が可能になる。
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さらに、顔認証と掌紋向けPBIを1台のタブレットに組み込めば、顔認証で対象者を絞り込み、手のひらで高精度な認証を行うマルチモーダル認証処理が可能になり、店頭での手ぶら決済もできるようにする。
日立製作所は、揺らぎのある生体情報を安全な形式で電子署名に使えるようにするPBI技術を開発した。KDDI総合研究所は、汎用カメラを用いた掌紋認証技術を開発した。これらを組み合わせるとともに、新たに掌紋画像の「位置ずれ補正処理」と「揺らぎ低減処理」を開発した。
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掌紋向けPBI技術では、掌紋画像を保存しない。このため、掌紋画像を使わずに位置ずれを補正する必要がある。そこで、手のひらの輪郭情報を補助情報として使い、輝度の揺らぎに影響されにくい位相限定相関法による補正を行い、掌紋画像が不要となる位置合わせを可能にした。
PBI技術はある程度の揺らぎを吸収して本人認証を可能にするが、カメラに手のひらをかざして撮影する場合、手の開きや照明環境の違いなどによる揺らぎが大きく、本人認証を安定して行うことができない。このため本人認証時に手の開きや照明環境の違いを反映した複数種の掌紋画像を生成することで、本人であることを正しく判定する確率を高め、認証の高精度化を図った。
汎用カメラを用いた生体認証では、本人の写真や動画によるなりすましのリスクがある。このため、ディープラーニングなどの機械学習を活用し、撮影画像が本物か偽物かを見分ける生体検知技術も合わせて開発している。