• 5/13 17:00 ~ 19:30 電子回路
• 5/18 14:00 ~ 18:00 電磁気学 https://github.com/mathcbc/advGAN_pytorchを動かした

advGANを用いて、誤認識させる画像を生成。下はテスト画像12枚の結果。（一列目はテスト画像、二列目はGANで生成した画像（一列目＋三列目）、三列目はGANが生成した画像）グラフのタイトルがモデルが判別した結果。

モデルの精度は 0.993800

num_correct: 135 accuracy of adv imgs in training set: 0.002250 (135/0.002250 = 60000)

num_correct: 37 accuracy of adv imgs in testing set: 0.003700 (37/0.003700 = 10000)

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）

顔の頬の部分の色彩値に対して, ヘモグロビンやメラニンの色素成分スペクトルへの分解および G 強度の抽出

サプリメント目次41_3.indd (jst.go.jp)

DNN と表情画像を用いて表情表現の学習

_pdf (jst.go.jp)

顔の24点の特徴点組み合わせに対して、計算し、感情を認識

IPSJ-Z76-5S-8.pdf