• 5/27 8:50 ~ 15:00 CR結合増幅回路、オペアンプ

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)

模試の復習

院試の勉強