抄録
現在，バイオメトリクス個人認証はセキュリティや個人サービスの分野で急速に発展している．ロードセルやカメラ，圧力センサなどを用いた歩行パターンによる個人認証は利用者の負担を減らすことのできる認証法である．特に，マット型の圧力センサは足のサイズや圧力分布などの多くの情報を得ることができる．本論文では，マット型圧力センサを用いた足底圧変化による個人認証を提案する．本手法では，圧力分布区域をいくつかの区間に分割し，それぞれの圧力が最大になる時間や踏み込み，踏み抜き時間のような特徴を用いて個人認証を行う．認証にはユークリッド距離と，ニューラルネットワークを用いる．結果より，ユークリッド距離を用いた認証では4分割で10人を70%の精度で認証を行うことができ，ニューラルネットワークによる認証では5分割で85%の精度で認証を行うことができた．
