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加速度センサーの最大/最少を取得するといったって、生データでは16bitなら0~65535で出力するだけ。-2G~2Gのセンサーなら、-2Gを下回れば0に張り付くし、+2Gを超えたら65535になる。どうやって個体差を生み出すんだろうか?
最大値最小値と言ってるけど、静止時のぶれの最大最小の話じゃない?例えば個体Aでは机にただ置いた時の値が0.12345から0.23456まで変動し、個体Bでは0.13579から0.35791まで変動する、とか。そうするとデバイスを置くよう指示し、しばらくサンプルして最小値を得ることで、認証用IDやキーを作る、といったことができる、と。
なーるほど、ノイズの方を特徴にするのか。センサが常に生じているノイズなら、静止時でなくて手に持ちながらでも、ハイパスフィルターをかければ抽出できるのかも?
それって分解能に依って絞られるので、現実的に言っている程のユニークさが作れるのかな?モデルチェンジで代替品が超高精度化され、「静止時はゼロで収まります」って言われたらおしまいだろ。それにそんなに分解能あったっけ?大抵12ビットか16ビットがフルスケールなんだから、中央静止時は似たり寄ったりだけど。
なるほど、ノイズを見るってことも考えられますね。ただ、その方法だと、プレスリリースにあるような再現性は難しいのでは。
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あと、僕は馬鹿なことをするのは嫌いですよ (わざとやるとき以外は)。-- Larry Wall
原理が分からない (スコア:1)
加速度センサーの最大/最少を取得するといったって、生データでは16bitなら0~65535で出力するだけ。
-2G~2Gのセンサーなら、-2Gを下回れば0に張り付くし、+2Gを超えたら65535になる。
どうやって個体差を生み出すんだろうか?
Re: (スコア:0)
最大値最小値と言ってるけど、静止時のぶれの最大最小の話じゃない?
例えば個体Aでは机にただ置いた時の値が0.12345から0.23456まで変動し、個体Bでは0.13579から0.35791まで変動する、とか。
そうするとデバイスを置くよう指示し、しばらくサンプルして最小値を得ることで、認証用IDやキーを作る、といったことができる、と。
Re:原理が分からない (スコア:1)
なーるほど、ノイズの方を特徴にするのか。
センサが常に生じているノイズなら、静止時でなくて手に持ちながらでも、ハイパスフィルターをかければ抽出できるのかも?
Re: (スコア:0)
それって分解能に依って絞られるので、現実的に言っている程のユニークさが作れるのかな?
モデルチェンジで代替品が超高精度化され、「静止時はゼロで収まります」って言われたらおしまいだろ。
それにそんなに分解能あったっけ?
大抵12ビットか16ビットがフルスケールなんだから、中央静止時は似たり寄ったりだけど。
Re: (スコア:0)
なるほど、ノイズを見るってことも考えられますね。
ただ、その方法だと、プレスリリースにあるような再現性は難しいのでは。