講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-03-10 15:25
CNNを用いた音声・空中筆記動作マルチモーダル個人認証システム ○高岡昇吾・吉田 岳・北村拓也(富山高専) IBISML2019-38 |
抄録 |
(和) |
本論文では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN: Convolutional Neural Network)を用いた音声・空中筆記動作マルチモーダル個人認証システムついて述べる.このシステムでは,音声データをメルスペクトログラムに変換し,画像データとして CNN に用い認証を行う.また,提案システムには2種類のモデルがある.一つは,音声認証と空中筆記認証を直列に結合させた直列型認証システムである.このシステムは,音声認証を行った後に空中筆記認証を行う.二つ目は,音声認証と空中筆記認証を並列に結合させた並列型認証システムである.このシステムは,音声認証と空中筆記認証を同時に行い,その結果をサポートベクターマシン(SVM: Support Vector Machine)によって認証を行う.また,音声認証ではメルスペクトログム,空中筆記認証では位置ベクトルを特徴量として用いた.これら二つのシステムの有効性を,計算機実験を行い検証した. |
(英) |
In this paper, we propose multi-modal personal authentication system using convolution neural network(CNN) with voice and aerial signature. In this system, audio data is converted to a mel spectrogram, and we train CNN with the mel spectrogram as image data. The system has two types. In the first type, voice authentication and aerial signature authentication are connected in series. In the second type, they are connected in parallel. In voice authentication, we use mel spectrogram. In aerial signature authentication, we use position vectors and direction vectors. We verify the effectiveness of the proposed system with computer experiments of personal authentication. |
キーワード |
(和) |
畳み込みニューラルネットワーク / マルチモーダル個人認証 / 音声認証 / 空中筆記認証 / DPマッチング / サポートベクターマシン / / |
(英) |
convolution neural network / multi-modal personal authentication / voice authentication / aerial signature authentication / DP matching / support vector machine / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 476, IBISML2019-38, pp. 37-43, 2020年3月. |
資料番号 |
IBISML2019-38 |
発行日 |
2020-03-03 (IBISML) |
ISSN |
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) |
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