実際のシナリオでは指紋スキャナーはどの程度正確でしょうか?

指紋スキャナは、各人の指先に独自の隆起と谷のパターンがあるという原理に基づいて機能します。摩擦隆起皮膚と呼ばれるこれらのパターンは、胎児の発育中に形成され、人の生涯を通じてほとんど変化しません。指紋スキャナはこれらのパターンをキャプチャして分析し、識別または検証の目的で使用できる生体認証テンプレートを作成します。

手順を追って説明します 指紋スキャナー 通常は次のように動作します:

1. 画像キャプチャ: 最初のステップは、指紋の画像をキャプチャすることです。最新の指紋スキャナーは、光学式、静電容量式、超音波式などのさまざまな技術を使用して、指先の高解像度画像を取得します。
   1. 光学スキャナーは光を使って指を照らし、反射光を捉えて、隆起と谷の画像を形成します。
   2. 静電容量式スキャナーは、小さなコンデンサの配列を使用して、指紋の隆起と谷の電気的特性の変化を測定します。
   3. 超音波スキャナーは高周波の音波を発し、指紋の内部構造の詳細な画像を作成します。
2. 画像補正: 画像を撮影すると、さまざまな補正技術によって画質が向上します。これには、ノイズ低減、コントラスト調整、アーティファクトや汚れの除去などの処理が含まれる場合があります。
3. 特徴抽出: このステップでは、スキャナーはキャプチャした画像を分析して、指紋を区別する主な特徴を特定します。これらの特徴には通常、隆起の端、分岐 (隆起が 2 つに分かれる部分)、およびループ、渦巻き、アーチなどの隆起特性が含まれます。アルゴリズムはこれらの特徴を抽出し、テンプレートと呼ばれる指紋の一意の表現を作成します。
4. テンプレートの作成と保存: 抽出された特徴は、特徴の位置、方向、関係に関する情報を含む数学的表現であるテンプレートに変換されます。テンプレートは通常、将来の比較や照合のためにデータベース内またはデバイス上に安全に保存されます。
5. 照合と検証: 指紋を使用して人物を識別または検証する場合、スキャナーは指紋の新しい画像をキャプチャし、特徴抽出とテンプレート作成のプロセスを繰り返します。次に、新しく作成されたテンプレートをデータベースまたはデバイスに保存されているテンプレートと比較し、一致するものを探します。
   1. 識別シナリオでは、スキャナーはテンプレートをデータベース内のすべてのテンプレートと比較して、一致する可能性のあるものを検索します。
   2. 検証シナリオでは、スキャナーはテンプレートを、検証を要求している個人に関連付けられた特定のテンプレートと比較します。
6. 決定と認証: 比較結果に基づいて、スキャナーは新しくキャプチャされた指紋テンプレートが保存されているテンプレートのいずれかと一致するかどうかを判断します。特定の類似性しきい値内で一致が見つかった場合、その人の身元が確認され、認証が許可されます。そうでない場合、システムは指紋を不一致として拒否します。

指紋スキャナは、正確で信頼性の高い識別を保証するために、高度なアルゴリズムとパターン認識技術を採用しています。照合プロセスの速度と精度は長年にわたって大幅に向上しており、指紋スキャンは、アクセス制御システム、スマートフォン、法執行機関などのさまざまなアプリケーションで人気の生体認証方法となっています。

さまざまな業界における指紋認識の重要性。

指紋認識はさまざまな業界で重要な役割を果たしており、セキュリティ、利便性、効率性の面で多くのメリットをもたらします。指紋認識が非常に重要となる主な業界は次のとおりです。

1. 法執行機関と法医学: 指紋認識は、犯罪を解決し容疑者を特定するために法執行機関で長い間使用されてきました。指紋は個人に固有のものであるため、貴重な生体認証識別子となります。自動指紋識別システム (AFIS) は、法執行機関が犯罪現場で見つかった指紋を既知の犯罪者のデータベースと照合し、容疑者の特定と逮捕を支援するのに役立ちます。
2. 国境警備と入国管理: 指紋認識は、世界中の国境管理と入国管理システムに不可欠な要素です。指紋認識は、国に出入国する個人の身元確認に役立ち、国境警備を強化し、身元詐称を防止します。指紋ベースの生体認証パスポートとビザは、信頼性が高く、改ざん防止の身元確認手段となります。
3. アクセス制御と物理的セキュリティ: 指紋認識技術は、建物、オフィス、立ち入り禁止区域でのアクセス制御に広く使用されています。指紋を固有の識別子として使用することで、組織は許可された個人だけが入場できるようにすることができます。指紋スキャナは、従来のアクセス カードやパスワードに代わる安全で便利な手段であり、不正アクセスのリスクを軽減します。
4. モバイル デバイスと個人認証: 指紋認識は、スマートフォンやその他の個人用デバイスでますます普及しています。指紋認識は、デバイスのロック解除、モバイル決済の承認、機密情報へのアクセスを便利かつ安全に行う手段となります。モバイル デバイスでの指紋認識は、従来の PIN やパスワードに代わる、個人認証に革命をもたらしました。
5. 金融サービス: 指紋認識は金融分野に浸透し、銀行業務や金融取引のセキュリティを強化しています。指紋認識を含む生体認証は、個人情報の盗難や詐欺の防止に役立ちます。オンライン バンキング プラットフォームへの安全なアクセス、取引の承認、顧客の身元の確認が可能になります。
6. ヘルスケアと患者管理: ヘルスケア業界では、指紋認識は患者の識別と管理に使用されています。指紋認識は、患者の正確で安全な識別を保証し、医療ミスのリスクを軽減し、患者のプライバシーを保護し、ヘルスケアの現場での個人情報の盗難や詐欺を防止するのに役立ちます。
7. 勤怠管理: 指紋認識システムは、組織における勤怠管理に広く使用されています。従業員は指紋を使用して出勤と退勤を記録できるため、時間の盗難がなくなり、正確な勤怠記録が得られます。給与計算プロセスが合理化され、労働力管理の効率が向上します。
8. 政府サービス: 指紋認識は、有権者登録、福祉の分配、公共給付の本人確認など、さまざまな政府サービスで採用されています。指紋認識は、正確な記録を維持し、重複を防ぎ、政府プログラムの整合性を確保するのに役立ちます。

これらの業界における指紋認識の重要性は、独自の信頼性とセキュリティを備えた識別手段を提供できることにあります。指紋認識はセキュリティを強化し、効率性を高め、認証プロセスを簡素化するため、さまざまな分野の多数のアプリケーションで貴重なツールとなっています。

指紋スキャナの精度に影響を与える要因:

指紋スキャナーの精度に影響を与える要因はいくつかあります。これらの要因を理解することは、指紋認識システムの信頼性とパフォーマンスを評価する上で非常に重要です。指紋スキャナーの精度に影響を与える主な要因は次のとおりです。

1. スキャナーの品質: 指紋スキャナーのハードウェアの品質は、精度に大きな影響を与えます。高度なセンサーと画像キャプチャ機能を備えた高品質のスキャナーは、より鮮明で詳細な指紋画像を生成できるため、照合と識別の精度が向上します。
2. 指の状態: スキャンする指の状態は精度に影響します。指の濡れ、乾燥、汚れ、切り傷、傷跡などの要因により、スキャナーが正確な指紋画像をキャプチャできない場合があります。濡れた指や過度に乾燥した指では、隆起パターンが汚れたり歪んだりして、精度が低下する可能性があります。
3. スキャン技術: 指紋をスキャンする際の技術は、精度に影響する可能性があります。指紋画像を鮮明かつ完全にキャプチャするには、正しい指の位置とスキャナ表面への一貫した圧力が不可欠です。スキャン技術が一貫していない、または不正確な場合、画像が不完全または歪んでしまい、精度が低下する可能性があります。
4. 画像の品質と解像度: スキャナーでキャプチャされた指紋画像の品質と解像度は、精度に重要な役割を果たします。画像の品質と解像度が高いほど、指紋の特徴をより正確に抽出でき、正確な照合の可能性が高まります。詳細が限られていたり、ノイズが多すぎる低品質の画像は、誤った照合や拒否につながる可能性があります。
5. 加齢による変化: 指紋スキャナーの精度は、皮膚や隆起パターンの加齢による変化によって影響を受ける可能性があります。加齢に伴い、指紋は皮膚の弾力性、隆起の厚さ、しわの形成など、特定の変化を経験する場合があります。これらの変化は指紋画像の品質に影響を及ぼし、結果的に精度に影響する可能性があります。
6. 環境要因: 指紋スキャンが行われる環境は、精度に影響を与える可能性があります。温度、湿度、照明条件、汚染物質の存在などの要因は、指紋画像の品質に影響を与える可能性があります。極端な環境条件や不適切な照明は、画像の品質を低下させ、精度を低下させる可能性があります。
7. データベースの品質とサイズ: 指紋認識システムの精度は、照合に使用されるデータベースの品質とサイズによっても左右されます。データベースが大きく多様性に富んでいるほど、比較の範囲が広がり、システムの精度が向上します。逆に、データベースが小さかったり偏っていたりすると、誤った照合や拒否につながる可能性があります。

技術とアルゴリズムの進歩により、指紋スキャナーの精度が大幅に向上したことは注目に値します。ただし、実際のシナリオで最適なパフォーマンスと信頼性を確保するには、これらの要素を考慮して対処する必要があります。

精度評価のためのテスト方法:

指紋スキャナの精度を評価するために、さまざまなテスト方法が採用されています。これらの方法は、指紋認識システムのパフォーマンスと信頼性を評価するのに役立ちます。精度評価に使用される一般的なテスト方法は次のとおりです。

1. 他人受入率 (FAR) テスト: FAR テストは、指紋スキャナが不正な指紋を誤って一致として受け入れる率を測定します。テスト プロセス中に、登録されたテンプレートと一致しない指紋のセットがスキャナに提示されます。FAR は、提示された一致しない指紋の総数に対する、誤って受け入れられた指紋の比率として計算されます。FAR 値が低いほど、精度が高いことを示します。
2. 本人拒否率 (FRR) テスト: FRR テストは、指紋スキャナーが認証された指紋を誤って拒否する割合を測定します。登録されたテンプレートに一致する指紋のセットがスキャナーに提示され、提示された一致する指紋の総数に対する誤って拒否された指紋の比率として FRR が計算されます。FRR 値が低いほど、精度が高いことを示します。
3. 受信者動作特性 (ROC) 分析: ROC 分析は、指紋認識システムのパフォーマンスを評価するために使用される包括的な評価方法です。さまざまな動作ポイントまたはしきい値で FAR と FRR をプロットします。ROC 曲線は、誤承認率と誤拒否率のトレードオフを視覚的に表します。ROC 曲線の下の領域 (AUC) は、システム全体の精度の尺度としてよく使用され、AUC 値が高いほどパフォーマンスが優れていることを示します。
4. 相互運用性テスト: 相互運用性テストは、指紋認識システムが他のコンポーネントやシステムとシームレスに連携できることを保証します。このテストでは、スキャナーとさまざまなプラットフォーム、オペレーティング システム、データベースとの互換性を検証します。また、さまざまな環境に統合されたときのスキャナーの出力の精度と信頼性も評価します。
5. NIST コンプライアンス テスト: 米国国立標準技術研究所 (NIST) は、指紋認識システムのパフォーマンスを評価するためのガイドラインと標準を提供しています。コンプライアンス テストでは、スキャナーが精度、相互運用性、および画像品質に関する NIST の要件を満たしていることを確認します。これには、NIST 指紋データベースとパフォーマンス メトリックに対するテストが含まれます。
6. 運用テスト: 運用テストでは、実際のシナリオや環境で指紋認識システムのパフォーマンスを評価します。さまざまな指の状態、環境要因、ユーザーの人口統計など、さまざまな実際の条件下でシステムの精度と信頼性を評価します。運用テストでは、一般的な使用シナリオでのシステムのパフォーマンスに関する洞察が得られます。

指紋スキャナーの精度と信頼性を正確に評価するには、標準化された方法論を使用して厳密なテストを実施することが重要です。これらのテスト方法は、システムのパフォーマンスを評価するのに役立ち、システムの最適化と改善のための貴重な洞察を提供します。

現実世界のシナリオと精度の課題における指紋スキャナー:

指紋スキャナ 指紋スキャナは、法執行機関や国境管理からスマートフォン認証などの日常的な用途まで、現実世界のさまざまな場面で広く使用されています。指紋スキャナは生体認証の便利で信頼性の高い方法を提供しますが、現実世界のシナリオでは精度に影響を与えるいくつかの課題があります。指紋スキャナの精度に影響を与える要因と課題は次のとおりです。

1. 環境要因: 指紋スキャナのパフォーマンスは、環境条件によって左右されることがあります。温度、湿度、照明の変化は、スキャナがキャプチャする指紋画像の品質に影響する可能性があります。極端な温度や高湿度レベルにより、指に湿気や汗が生じ、指紋画像が汚れたり歪んだりして、精度が低下する可能性があります。
2. 指の状態: スキャンする指の状態は、指紋認識の精度に影響する可能性があります。指の乾燥肌、湿気、切り傷、傷跡、汚れなどの要因は、指紋画像の品質に影響する可能性があります。乾燥肌や荒れた肌は隆起パターンを不明瞭にする可能性がありますが、切り傷や傷跡は指紋の全体的な構造を変え、精度の低下につながります。
3. 加齢による変化: 指紋のパターンは、特に加齢とともに時間の経過とともに変化します。加齢とともに皮膚の弾力性が低下し、隆起が不明瞭になることがあります。加齢による変化により、スキャナーが正確な指紋画像をキャプチャすることが難しくなり、特に高齢者の場合、認識システムの精度に影響を及ぼす可能性があります。
4. 作業環境: 建設現場や工業施設などの特定の作業環境では、指紋スキャナーの精度に影響を与える汚れ、ほこり、その他の汚染物質にさらされる場合があります。また、手を頻繁に使用したり、刺激の強い物質にさらされたりすることで指の状態が影響を受け、スキャナーが鮮明で正確な指紋画像をキャプチャすることが難しくなります。
5. ユーザーによるばらつき: 指紋の特徴は個人によって異なり、隆起パターン、隆起密度、指紋全体の品質も異なります。隆起がはっきりしなかったり目立たなかったりする個人もいるため、スキャナーが正確な画像をキャプチャすることが難しくなり、精度が低下する可能性があります。
6. ユーザーの操作とテクニック: ユーザーが指紋スキャナーを操作する方法は、精度に影響する可能性があります。スキャナーの表面に対する圧力が一定でなかったり、指の位置が適切でなかったりすると、指紋画像が不完全または歪んで認識の精度に影響します。最適な画像キャプチャを保証し、精度を向上させるには、適切なテクニックとユーザー教育が重要です。
7. なりすまし攻撃: 指紋認識システムはなりすまし攻撃の影響を受けやすく、権限のない個人が偽の指紋や改変した指紋を提示してシステムを欺こうとします。人工指紋を作成したり、高解像度の偽造画像を使用するなどの高度な手法は、指紋スキャナーを欺いて誤った一致を導き、システムの精度とセキュリティを損なう可能性があります。
8. データベースの品質とサイズ: 指紋認識システムの精度は、比較に使用されるデータベースの品質とサイズにも左右されます。データベースが大きく多様性に富んでいるほど、正確なマッチングの可能性が高まり、誤ったマッチングや拒否の可能性が低くなります。データベースが限定的であったり偏りがあると、特に多様な集団を扱う場合に、精度が低下する可能性があります。

これらの課題を軽減し、実際のシナリオで指紋スキャナーの精度を高めるために、ハードウェア技術、画像強調アルゴリズム、堅牢な認証方法の改善に継続的な研究開発の取り組みが集中しています。センサー技術、画像処理技術、データベース管理の進歩は、これらの課題に対処し、指紋認識システムの全体的な精度と信頼性を向上させるのに役立ちます。

指紋スキャナーのアプリケーションと成功事例:

指紋スキャナアプリケーション

指紋スキャナーはさまざまな業界で幅広く利用されており、セキュリティ、効率、利便性の向上に成功しています。指紋スキャナー技術の注目すべき用途と成功事例をいくつかご紹介します。

1. モバイル デバイス: 指紋スキャナはスマートフォンやタブレットの標準機能となり、安全で便利なユーザー認証を実現しています。指紋スキャナにより、ユーザーは指で触れるだけでデバイスのロックを解除したり、モバイル決済を承認したり、機密情報にアクセスしたりできます。Apple の Touch ID および Face ID テクノロジや、Samsung のディスプレイ内超音波指紋センサーなどの企業は、主力デバイスに指紋スキャナを実装することに成功しています。
2. 法執行と法医学: 指紋スキャナは、法執行と法医学調査の分野に革命をもたらしました。自動指紋識別システム (AFIS) は、犯罪現場で見つかった指紋を既知の犯罪者のデータベースと照合するために導入されました。この技術は、犯罪の解決と容疑者の逮捕に重要な役割を果たし、世界中で数多くの捜査の成功に貢献しています。
3. アクセス制御とセキュリティ: 指紋スキャナは、建物、オフィス、立ち入り禁止区域のアクセス制御システムで広く使用されています。指紋認識技術を統合することで、組織は許可された人だけが入室できるようにすることができます。これにより、アクセス カードやパスワードの紛失や盗難に伴うリスクが排除され、セキュリティが強化されるとともに、便利で効率的なアクセス ソリューションも提供されます。
4. 勤怠管理: 指紋スキャナは、職場での勤怠管理によく使用されます。従業員は指紋を使用して出勤と退勤を記録できるため、時間の盗難がなくなり、勤怠の正確な記録が得られます。指紋ベースの勤怠システムは、従業員の労働時間を追跡する上で信頼性が高く、コスト効率が高く、効率的であることが実証されています。
5. ヘルスケアと患者管理: 指紋認識技術は、患者の識別と管理のためにヘルスケアの現場で採用されています。指紋スキャナーは、正確な患者の識別、医療ミスの防止、患者のプライバシーの保護に役立ちます。また、管理プロセスを合理化し、データの精度を向上させ、ヘルスケア サービスの提供全体を強化します。
6. 国境管理と入国管理: 指紋認識システムは、国境管理と入国管理のプロセスで重要な役割を果たします。生体認証パスポートとビザは、指紋スキャナーを使用して旅行者の身元を確認し、国境のセキュリティを強化し、身元詐称を防止します。これらのシステムにより、世界中の入国管理手続きの効率と精度が大幅に向上しました。
7. 金融サービス: 金融分野では、セキュリティを強化し、個人情報の盗難を防ぐために指紋スキャナが導入されています。指紋を使用した生体認証は、オンライン バンキング、モバイル バンキング アプリ、金融取引のセキュリティをさらに強化します。これにより、許可された個人だけが機密の金融情報にアクセスし、安全な取引を行えるようになります。
8. 政府サービス: 指紋認識技術は、有権者登録、福祉の分配、公共給付のための身元確認など、さまざまな政府サービスで利用されています。指紋スキャナーは、正確な記録を維持し、重複を防ぎ、政府プログラムの整合性を確保するのに役立ちます。これらのアプリケーションにより、効率が向上し、詐欺が減り、サービスの提供が強化されました。

これらのアプリケーションに指紋スキャナ技術がうまく導入されたことは、セキュリティの強化、効率性の向上、ユーザー認証プロセスの簡素化に効果があることを示しています。技術が進歩し続けるにつれて、指紋スキャナはさらに多様な用途に使用され、生体認証システムのさらなる進歩に貢献することが期待されます。

指紋スキャナーの制限と論争:

指紋スキャナには数多くの利点がありますが、その使用には一定の制限や論争も伴います。指紋スキャナ技術の導入を検討する際には、これらの要素に注意することが重要です。指紋スキャナに関連する主な制限と論争は次のとおりです。

1. 誤検知と誤検知: 指紋認識システムでは、誤検知と誤検知のエラーが発生する可能性があります。誤検知は、権限のない個人の指紋が登録されたテンプレートと誤って一致した場合に発生し、セキュリティ侵害につながる可能性があります。誤検知は、権限のある個人の指紋が認識されない場合に発生し、不便やアクセス拒否を引き起こします。システムの精度としきい値設定は、これらのエラーの発生に影響を与える可能性があります。
2. 衛生上の懸念: 指紋スキャナは指との物理的な接触を必要とするため、特に公共の場では衛生上の懸念が生じる可能性があります。スキャナの表面との接触による細菌や感染症の拡散は潜在的な問題です。これらの懸念に対処し、衛生基準を維持するには、スキャナの定期的な清掃とメンテナンスが必要です。
3. プライバシーとデータ セキュリティ: 指紋スキャナを使用すると、プライバシーとデータ セキュリティに関する懸念が生じます。指紋などの生体認証データは個人を特定できる情報とみなされ、厳格な保護が必要です。保存された指紋データへの不正アクセスや不正使用のリスクがあります。指紋認識システムを実装する組織は、ユーザー データとプライバシーを保護するために、強力なセキュリティ対策とコンプライアンス標準に準拠する必要があります。
4. データベースの脆弱性: 指紋データベースのセキュリティは、システムの整合性にとって重要です。指紋データベースが侵害されると、個人情報の盗難やセキュリティ保護された領域への不正アクセスにつながる可能性があります。データベースをハッキングの試みや侵害から保護するには、強力な暗号化と安全なストレージ プロトコルを実装する必要があります。
5. スプーフィングに対する脆弱性: 指紋スキャナは、偽造または改変された指紋を使用してシステムを欺くスプーフィング攻撃に対して脆弱です。人工指紋の作成や高解像度の偽造画像の使用などの高度な方法は、指紋スキャナを欺き、不正アクセスにつながる可能性があります。生体検出アルゴリズムなどの高度なスプーフィング対策は、この脆弱性を軽減するのに役立ちます。
6. アクセシビリティに関する懸念: 身体的な制限や指紋パターンに影響する状態により、指紋スキャナーの使用が困難な場合があります。特定の病状、怪我、または重労働を伴う職業では、指紋が摩耗または損傷し、スキャナーで正確な画像をキャプチャすることが困難になる場合があります。指紋スキャナーを効果的に使用できない人に対応するために、代替の認証方法を提供する必要があります。
7. 倫理的および法的考慮事項: 指紋を含む生体認証データの収集と使用には、倫理的および法的考慮事項が伴います。データ保護やプライバシー規制などの適用法や規制に準拠することが重要です。ユーザーの同意を得る際の透明性、生体認証データの適切な取り扱い、データの保持と共有に関する明確なポリシーは、これらの懸念に対処するために不可欠です。
8. 偏見と差別: 指紋認識システムに関連する偏見と差別について懸念があります。生体認証システムは、異なる人口統計グループ間でパフォーマンスの差が見られる可能性があり、異なる影響や不正確さにつながる可能性があります。公平性を確保し、差別を回避するには、多様な人口層にわたるシステムのパフォーマンスを慎重に評価し、潜在的な偏見を継続的に監視する必要があります。

組織や個人が指紋スキャナ技術を実装または使用する際に、これらの制限や論争を慎重に考慮することが重要です。適切な対策と継続的な改善を通じてこれらの懸念に対処することで、潜在的なリスクを軽減しながら指紋認識の利点を最大化できます。

指紋スキャナの精度の結論

結論として、指紋スキャナーは、さまざまな現実のシナリオで生体認証および認証に広く採用され、頼りにされるようになりました。指紋スキャナーは便利で信頼性の高い検証方法を提供しますが、その精度はいくつかの要因によって左右されます。

スキャナーの品質、指の状態、スキャン技術、画像の品質と解像度、加齢による変化、環境要因、データベースの品質とサイズ、ユーザーの多様性などは、指紋スキャナーの精度に影響を与える要因です。これらの要因により、技術に特定の課題と制限が生じます。

しかし、ハードウェア、アルゴリズム、テスト方法の継続的な進歩により、指紋スキャナーの精度は時間とともに大幅に向上しました。メーカーと開発者は、スキャナーの品質の向上、環境や指の状態の課題への対応、指紋認識システムの全体的なパフォーマンスの向上に継続的に取り組んでいます。

生体認証システムはどれも完全に安全というわけではなく、誤検知や誤検知が発生する可能性があることに注意してください。ただし、適切な実装、堅牢なセキュリティ対策、継続的な評価により、指紋スキャナは生体認証識別、アクセス制御、勤怠管理、およびその他のさまざまなアプリケーションで高い精度を実現します。

実際のシナリオで最適な精度を確保するには、高品質のスキャナーを選択し、適切なスキャン技術を遵守し、データベースの整合性を維持し、環境やユーザー関連の課題に対処することが重要です。指紋スキャナーの精度を継続的に向上させ、新たな懸念や脆弱性に対処するには、継続的な研究、開発、テストが不可欠です。

全体的に、指紋スキャナは、幅広い業界やアプリケーションで安全で便利な認証を提供する上で効果的かつ成功していることが証明されています。認識すべき制限や論争はあるものの、適切に実装および使用すれば、指紋認識技術は信頼性が高く正確な生体認証方法となります。