| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-10-12 15:00 顔認証システムのためのFully Convolutional Networkを用いた生体検知手法に関する検討 ○伊藤康一・岡野健久・青木孝文（東北大）  BioX2017-27 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では，顔認証システムのための Fully Convolutional Network (FCN) を用いた生体検知手法を検討する．顔認証システムは，ユーザの顔画像をカメラに提示することで第三者になりすませる可能性がある．このような攻撃を検知するために，撮影された顔画像が本物であるかを確認する生体検知を行う必要がある．一般に，本物の画像かなりすましの画像かを識別することは人間でも困難であるため，人手で特徴量を設計することが困難である．これに対して，最近では，畳み込みニューラルネットワークを用いた生体検知手法が提案されている．FCN は，畳み込みニューラルネットワークの一種であり，画素単位でのセマンティックセグメンテーションが可能である．本稿では，この特徴を利用して，画素単位で生体検知を行う手法を検討する． |
| （英） | A face recognition system may accept a malicious person by presenting a printed photo of a user. To address this problem, liveness detection which classifies an input image into real and fake accesses is required for face recognition systems. Feature descriptors for liveness detection cannot be designed manually, since it is difficult for a human to classify an input image into real and fake accesses. Therefore, deep learning approaches are recently used to develop a liveness detection method for face recognition systems. A Fully Convolutional Network (FCN), which is one of convolutional neural networks, is used for pixel-by-pixel semantic segmentation of images. This paper investigates a liveness detection method using FCN for face recognition. | |
| キーワード | （和） | 生体検知 / なりすまし / 顔認証 / 生体認証 / セキュリティ / / / |
| （英） | liveness detection / spoofing / face recognition / biometrics / security / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 236, BioX2017-27, pp. 11-15, 2017年10月. | |
| 資料番号 | BioX2017-27 | |
| 発行日 | 2017-10-05 (BioX) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | BioX2017-27 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | BioX |
| 開催期間 | 2017-10-12 - 2017-10-13 |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館 |
| 開催地（英） | Nobumoto Ohama Memorial Hall |
| テーマ（和） | バイオメトリクス，一般 |
| テーマ（英） | Biometrics, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | BioX |
| 会議コード | 2017-10-BioX |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 顔認証システムのためのFully Convolutional Networkを用いた生体検知手法に関する検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study of a Liveness Detection Method Using Fully Convolutional Network for Face Recognition Systems |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 生体検知 / liveness detection |
| キーワード(2)（和/英） | なりすまし / spoofing |
| キーワード(3)（和/英） | 顔認証 / face recognition |
| キーワード(4)（和/英） | 生体認証 / biometrics |
| キーワード(5)（和/英） | セキュリティ / security |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 康一 / Koichi Ito / イトウ コウイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 岡野 健久 / Takehisa Okano / オカノ タケヒサ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 孝文 / Takafumi Aoki / アオキ タカフミ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東北大学 (略称： 東北大) Tohoku University (略称： Tohoku Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第4著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第5著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第6著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第7著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第8著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第9著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第10著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第11著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第11著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第12著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第12著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第13著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第14著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第15著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第16著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第17著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
| 第18著者 所属（和/英） | (略称： ) (略称： ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-10-12 15:00:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | BioX2017-27 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.236 |
| ページ範囲 | pp.11-15 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2017-10-05 (BioX) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]