院試の勉強

今週のゼミは院試のため欠席します。

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過去問演習

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• ゼロから作るDeep Learning 3 フレームワーク編

https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119069/

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Triplet Lossについて

https://qiita.com/tancoro/items/35d0925de74f21bfff14

ディープラーニングベースの生体認証に関するサーベイ論文

Biometrics Recognition Using Deep Learning: A Survey 

https://arxiv.org/pdf/1912.00271v3.pdf

論文の内容

• よく使われるディープラーニングのアーキテクチャ(CNN, RNN, AE, GANなど)の紹介
• 8つの生体認証（顔、指紋、虹彩、掌紋、耳、音声、署名、歩行）におけるデータセットとモデルの紹介、精度の評価
• ディープラーニングベースの生体認証の課題と将来の方向性

論文メモ

• 顔認証ではTriplet-lossやsoftmaxベースの損失関数(center loss, A-Softmax, P2SGradなど)がよく使われている
• 今後の生体認証のトレンドは、少数のデータで学習できるモデル、リアルタイムで実行できるモデル、複数の生体認証を融合できるモデルを開発すること
• 昨今、バイオメトリクスデータの漏洩によりプライバシーに関する懸念が高まっている
• ユーザーのプライバシーを保護するための研究は、プライバシーに関する社会的関心に応えるために不可欠(自分の研究の動機)

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空中での手の動きによる個人認証手法（2012）

https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2012/0/JSAI2012_2F1R102/_pdf/-char/ja

研究内容：同一動作における個人の特定

提案手法：空中で署名を行い、カメラと赤外線センサーから人差し指の三次元座標データを取得し、DPマッチングにより個人を特定する

照合精度：７割程度

論文の関連研究：空中署名の方がガラス板面上での署名よりも認証精度が高い（空中署名の方が運動の自由度が高く、動作がより複雑になるため、他人が真似するのが難しくなるから）

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