生体認証: 顔、指紋、瞳孔、そして…静脈？

エンジニアのチームは、従来の方法に比べてはるかに少ない計算リソースでデータを自動的に収集、分類、保存できる新しい生体認証システムを導入しました。これは業界における大きな進歩であり、電子デバイスへのログイン方法から医師が次の保険請求を承認する方法まで、さまざまな面に影響を与える可能性があります。

生体認証

生体認証というと、先進的な網膜スキャナーや顔認識システムを思い浮かべるかもしれません。しかし、個人の特徴を記録し、認証に利用する科学は文明と同じくらい古いものです。

紀元前500年頃のバビロニア文明など、古代の文化は指紋を用いて認証された粘土板に印を押していました。1800年代になると、インドの法制度に指紋記録システムが導入されました。このシステムは創始者であるエドワード・ヘンリー検査官の名前にちなんで名付けられ、現在でも世界中で使用されています。

技術の導入により、生体認証は政府や大企業が利用するセキュリティサービスから、誰でも所有物やデータなどを保護できる手段へと変化しました。現在、生体認証は高速でパスワード不要のソリューションを提供しており、その人気は高まっています。

生体認証の種類

現在使用されている生体認証は大きく外部型と内部型の二つに分かれます。両方のタイプはそれぞれ利点と欠点があり、特定の用途に対してどちらが適しているかが異なります。

外部型生体認証

この技術について語ると、多くの人は外部型生体認証を思い浮かべます。たとえ自覚がなくても、これらのシステムを見たり使用したことがあるでしょう。代表的な例として、現在の高度なスマートフォンに搭載されている指紋や顔スキャナーがあります。

外部型生体認証は遠距離からの高速なアクセスと認証を可能にします。広いエリアの監視や混雑した都市で特定の人物を識別する際に最適です。現在、中国で使用されている顔認識システムのような生体認証ネットワークは、市民を自律的に監視し、指名手配犯を捕らえ、機密データへのアクセスを提供しています。

現在の外部型生体認証の課題

外部型生体認証がうまく機能しないシナリオがいくつかあります。まず、顔や指紋といった目に見える特徴に依存しているため、これらの情報が取得されシステムを偽装するのに利用され得ます。実際、写真だけで顔認識システムをハッキングできた事例を報告した研究が多数あります。

内部型生体認証

これらの欠点から、内部型生体認証といったより優れた代替手段が求められるようになりました。内部型生体認証は、組織の測定値や静脈の配置、その他個人固有の重要な人体特性に基づいています。

内部型生体認証の利点は、観察者からは見えないことです。顔の写真を撮るのに比べ、手のひらの静脈ネットワークを内部スキャンで取得するのははるかに困難です。また、たとえ一般的な情報があってもこのデータを再現することは極めて難しいです。そのため、内部型生体認証は高い精度と追加の詐欺耐性を提供します。

内部型生体認証の取得方法として最も一般的なのは、光干渉断層計（OCT）と光音響断層計（PAT）です。OCTは組織測定のトポグラフィーマップを作成し、PATは指の詳細な測定を行います。

ハイパースペクトルイメージング

現在、内部型生体認証を取得する最先端の方法はハイパースペクトルイメージングの活用です。この撮影手法は、可視光から近赤外までの波長を5nmの分解能で手のひらに照射し、連続した広範な波長帯にわたるデータを示す画像を生成します。

日本・大阪メトロポリタン大学

ハイパースペクトルイメージングは従来のスキャン手法に比べて多くの利点を提供します。まず、各波長が手のひら内部構造の異なる側面を明らかにします。そのため、1回のスキャンで多数のパスワード素材となり得る情報を取得できます。

ハイパースペクトルイメージングの課題

ハイパースペクトルイメージングは市場に最高水準のセキュリティオプションを提供しますが、導入が大規模に進まない欠点もあります。まず、この方式の生体認証は、対象者が座って手のひらを直接スキャンする必要があるため、運用が非常に困難です。 

このアプローチは機密性の高い領域では有効ですが、広範囲や都市規模のシナリオでは時間がかかりすぎます。すべての地下鉄乗客が手のひらをスキャンするのを待ってから列車に乗り込むと想像してください。待ち時間が増えることで、セキュリティ上の利点が相殺されてしまいます。

膨大なデータ要件

ハイパースペクトルイメージングが大規模に採用されていない主な理由の一つは、各スキャンのデータサイズが非常に大きいことです。画像サイズはセキュリティの多くの側面に影響します。手のひらや指紋の保存はほとんど容量を必要とせず、紙からデジタルシステムまで様々な形で行えます。

対照的に、ハイパースペクトル画像はさまざまな波長にわたる詳細なデータを多数含み、膨大なデータ量のファイルとなります。この余分なデータにより、パターンを探したりデータを比較したりする際に検査が困難になります。

生体認証研究

このアプローチの固有の制限と技術の可能性を認識し、日本・大阪メトロポリタン大学のエンジニアチームは「手の横断ハイパースペクトル画像を用いた個人識別」という研究を発表しました。¹ 本論文は、セキュリティ目的でハイパースペクトルスキャンに必要なデータ量を削減する新手法を検討しています。エンジニアは、手のひらの一部の横断画像を生成し、高いスペクトル分解能で静脈パターンなどの重要なディテールを識別できるシステムを実証しました。また、この新システムが今後複数の産業で個人識別を向上させる可能性があることも示しています。

アップグレードされた生体認証システム

エンジニアはハイパースペクトル画像を正確に取得し、検証・保存・転送に適した小さなファイルに分割しました。このシステムは、特殊なカメラ、照明、スキャナー、そしてコンピュータアルゴリズムを統合してこの作業を実現しています。

ハイパースペクトルカメラ

実験の中心となったのはハイパースペクトルカメラ（NH-A-S、EBA、Japan、Japan）です。この装置はf=12mm、M118FM12単焦点レンズを使用し、400〜1000nmの範囲で5nmのスペクトル分解能を提供しました。

手のひらスキャナー

高感度の手のひらスキャナーを設置し、プロセス中に静脈ネットワークと内部構造を取得しました。スキャナーは240×240mmのスキャン領域を持ち、手のひらの特定領域を撮影できます。特筆すべきは、装置が床から900mmの高さに設置され、地面に対して約30度の角度で傾いていることです。

照明

照明は手のひらを照らし、画像に深みを与えるために使用されました。具体的には、500Wのハロゲンランプをスキャン部の下に配置し、5mm厚の高透過性ガラス板に光を当てました。このガラス板は、可視光から近赤外光までをほとんど損失なく透過できるため選ばれました。

パーソナルコンピュータ

注目すべきは、このシステムが従来のPC上でも動作できることです。本実験では、エンジニアはIntel (INTC ) Core i7-1068NG7、32GB RAM搭載のノートパソコンを使用し、ハイパースペクトルキューブデータの保存に問題はありませんでした。

人工知能

システム内で特別に構築されたAIアルゴリズムは複数の役割を担います。まず、最適な関心領域（ROI）を決定することが任務です。ROIは、スキャンの中で最も鮮明かつ個別化された情報を提供する領域です。

AIはこのデータを用いてハイパースペクトルキューブ画像を作成し、次にGoogleのMediaPipe Handsという機械学習ライブラリに基づき、最適なカット平面を算出します。

この手法により、エンジニアが新たな画像レジストレーションライブラリを作成する必要がなくなり、コストと時間を削減しました。結果として、2次元の空間-スペクトル画像が得られ、明確な識別パラメータを提供します。

生体認証テスト

理論を検証するため、研究者は24歳から47歳までの健康な成人10名を選びました。各被験者は設定された期間中に手のひらハイパースペクトルスキャンを複数回受けました。特筆すべきは、各参加者が独自のスキャンスケジュールで実施されたため、エンジニアは時間やその他の要因による変数を考慮できたことです。

また、500Wハロゲンランプをスキャン部の下に配置し、ガラスの裏側から被験者の手のひらを照らしました。その後、スキャンされた内部データはJupyter Notebook、LabVIEW、ImageJなどのソフトウェアパッケージを用いて処理されました。

生体認証テスト結果

テスト結果は大きな成功を示しました。エンジニアは全被験者に対し、このデータに基づく信頼性の高い識別を実現しました。興味深いことに、スキャン領域を小さくすることでより良い結果が得られることが判明しました。また、手のひらの横断ハイパースペクトル画像は波長ごとに異なる特徴を示し、複数層の観察と認証を可能にしました。

生体認証の利点

この技術が市場にもたらす利点は多数あります。まず、生体認証システムをより安全かつ効率的にすることができます。市場で生体認証が拡大するためには、技術が主要な弱点を克服する必要があります。本アプローチは業界のギャップを埋め、高いセキュリティを低コストで提供することを約束します。

生体認証の応用

この技術の潜在的な応用は商業分野から医療・軍事まで多岐にわたります。迅速かつ正確に個人を認証できることは多くの産業にとって重要であり、将来的に考えられるいくつかの応用例を以下に示します。

セキュリティ

これらのシステムの最も明白な用途はセキュリティの向上です。将来的には、手のひらのプリントでオフライン決済や自宅へのアクセス、さらには車のエンジン始動が可能になるかもしれません。そのため、システムはできるだけ正確で利用しやすいことが重要です。

医療

医療分野はこの技術を活用して患者の身元確認を行うことができます。医療過誤や詐欺、単純なヒューマンエラーなど、医療現場では診療前に個人の身元を効率的に検証する手段が求められています。本システムは、誤診やその他のエラーによる損失や不必要な苦痛を防ぐ、手頃な代替手段を提供できるでしょう。

生体認証研究者

鈴木隆志はハイパースペクトル研究を主導しました。彼は日本・大阪メトロポリタン大学のエンジニアや科学者チームと協力しました。現在、チームは技術のユースケースを拡大し、より手頃でアクセスしやすい取得・統合手法を大規模に実現することを目指しています。

バイオメトリクス市場をリードする革新的企業

現在、バイオメトリクスに関する研究開発を行っている企業は多数あります。網膜を利用して暗号通貨アカウントにアクセスしようとする企業から、貴重なポジションを保護するための網膜スキャナーまで、市場に関わるメーカーは不足していません。ここでは、ROIとユーザー体験（UX）を向上させる信頼性の高いバイオメトリクスシステムの構築に多大な努力を注いでいる企業を紹介します。

Alibaba Group Holding Limited

Alibaba Group Holding Limited (BABA ) は1999年にデジタルマーケットプレイスを通じて商人と消費者をつなぐ目的で市場に参入しました。同社は以降、取扱高で世界最大級のオンライン eコマースプロバイダーの一つへと成長しています。現在、数億人のアクティブユーザーを抱え、毎日何千もの商人が顧客とつながっています。

Alibabaは2004年から静かに生体認証決済システムに取り組んできました。このシステムは「Smile to Pay」と呼ばれ、顔認識を用いてユーザーが支払いを行えるようにします。まだベータテスト段階ですが、同社の幹部は顔スキャンだけでAliPayウォレットからの支払いを認可できるようにすることを目指していると述べました。

Alibabaは巨大な eコマースサイトで、世界最大手のテック企業と提携・パートナーシップを結んでいます。その規模と顧客・商人ネットワークにより、Alibabaはあらゆる生体認証ソリューションを統合するのに適した立場にあります。したがって、BABAはさらなる調査に値します。

Alibaba Group Holding の最新情報

鍵を二度と忘れない – 生体認証

生体認証の活用への動きは世界的に高まっています。企業、消費者、政府がこの技術を推進しています。特筆すべきは、本最新の開発が結果の向上、保存・計算コストの削減、信頼性の高いセキュリティ提供という、信頼できる効果的な手段をもたらすことです。そのため、本研究は今後市場に大きな変革をもたらす可能性があります。

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参照文献：

^{1. Suzuki, T. (2025). 手の横断ハイパースペクトル画像を用いた個人識別. Journal of Biomedical Optics, 30(2), 023514. https://doi.org/10.1117/1.JBO.30.2.023514}