スマートロックにおける二端末の加速度を用いた歩行認証の研究

近年、家のドアの鍵の開閉を行うスマートロックと呼ばれる製品が開発されています。その、スマートロックの認証方式として、従来のパスワード方式ではパスワードが推測されやすくユーザに記憶負荷がかかるという問題点があります。これらの問題点を解消する方式として生体認証方式があります。しかし、従来の生体認証方式では家の前で数秒間立ち止まる必要があり、マスクや手袋を身につけていればそれらを外す必要があります。
そこで、私の研究では、日々の生活で日常的に行われる歩行を認証に用いることでスマートロックの認証における煩わしさや従来方式の問題点を解消することを目的とし研究を行いました。

二つの端末の加速度データを用いてスマートロックの認証を行うシステムモデルを図1に示す。

加速度データを取得する端末として、スマートフォンにSonyXperiaXZs、ウェアラブル端末にSonySmartWatch3を用い、二つの端末のAndroidシステムから加速度センサのデータを取得するプログラムをJAVAで作成する。また、スマートロックの代わりにサーバを用意し、識別率を計算するプログラムをPythonで作成。データの送受信にはBluetoothを用い、加速度の計測開始命令および計測終了命令を各端末に送信することで加速度計測を行う。機械学習にはPythonモジュールのscikit-learnを用い、識別率を計算する。次に、本提案である歩行認証の有効性を確認するため実験を行った。被験者には図2のようにスマートフォンを右ポケットに入れ、ウェアラブル端末を左腕に装着した状態で約10mの廊下を歩行してもらった。15人の被験者にはそれぞれ20回歩行してもらい歩行時の加速度データを取得した。
また、一つの端末のみを用いる場合より、二つの端末を用いた方が、識別率が高くなることが確認できた。

スマートロックにおける二端末の加速度データを用いた歩行認証について研究を行った。結果として機械学習にRandom Forestを用いた場合識別率が95.3％と高い精度で識別を行うことができた。今後は学習データを少なくした場合でも高い精度で認証できるような特徴量やシステムを考察する。