位相限定相関法と そのバイオメトリクス認証への応用

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1 バイオメトリクスに関する研究の最新動向 ~IJCB2011 における傾向を中心に ~ Recent Advances in Biometrics --- Focus on Research Trends in IJCB2011--- 伊藤康一 Koichi Ito 東北大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Sciences, Tohoku University

位相限定相関法と そのバイオメトリクス認証への応用

1 局所位相特徴を用いた目の画像の照合 に関する検討 青山章一郎 1, 草薙大地 2, 伊藤康一 1, 青木孝文 1 1 東北大学大学院情報科学研究科 2 東北大学工学部情報知能システム総合学科 バイオメトリクスに関する最近の研究動向 2 性能評価用データベースは, そもそも性能が出ない難しい画像になってきた LFW (Labeled Faces in the Wild) など 1 つのモダリティのみで認証するのではなく,

FOCS データベースを用いた 目の画像の照合に関する検討

1 FOCS データベースを用いた 目の ( 周囲 ) 画像の照合に関する検討 伊藤康一, 青山章一郎, 草薙大地, 青木孝文 東北大学大学院情報科学研究科 本発表をはじめる前に 2 2007 年から SCIS に参加 ( 発表 ) している ( かれこれ 9 年目 ) 普通な発表をまじめにしてもおもしろくない 聴講者も試してみようと思うような発表をしよう どうしたのか, どうやったのかではなく,

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1 局所特徴記述子を用いたバイオメトリクス認証の検討 A Study on Biometric Authentication Using Local Feature Descriptor 伊藤康一, 青山章一郎, 青木孝文 Koichi Ito, Shoichiro Aoyama and Takafumi Aoki 東北大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information

1 バイオメトリクスの研究動向とマイナンバー制度 東北大学大学院情報科学研究科伊藤康一 GSIS, Tohoku University

1 バイオメトリクスの研究動向とマイナンバー制度 東北大学大学院情報科学研究科伊藤康一 バイオメトリクスに関する研究 2 Finger knuckle recognition for door handle Fingerprint verification unit Android app Iris verification unit 2D/3D face verification unit Disaster

ポニソフト顔認識システムご案内 Face Recognition System (Windows Base ) PONI- 顔認識システムソフトウェアは, 顔の特徴を高速で検出 分析 認識し その特徴を照合の結果 登録された名前の割出し 履歴記録ファィルとの連動 あるいは 男 女の性別と年齢の分類

ポニソフト顔認識システムご案内 Face Recognition System (Windows Base ) PONI- 顔認識システムソフトウェアは, 顔の特徴を高速で検出 分析 認識し その特徴を照合の結果 登録された名前の割出し 履歴記録ファィルとの連動 あるいは 男 女の性別と年齢の分類 滞在時間の計測 入場者数の集計などの記録のデータ化によりマーケッティング分析や顧客管理 警備保安 入退出管理などのデータベースとして幅広い分野で活用できるアプリケ

生体認証システムにおける情報漏洩対策技術の研究動向

ATM 1 IC ATM ATM IC IC ATM E-mail: masataka.suzuki@boj.or.jp E-mail: inuma.manabu@aist.go.jp E-mail: a-otsuka@aist.go.jp //2010.4 229 1. 2004 ATM PC ATM FISC FISC [2009] FISC [2009] 35-1 ATM IC ATM ATM

3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost 2. [11] Onishi&Yoda [8] Iwashita&Stoica [5] 4 [3] 3. 3 (1) (2) (3)

(MIRU2012) 2012 8 820-8502 680-4 E-mail: {d kouno,shimada,endo}@pluto.ai.kyutech.ac.jp (1) (2) (3) (4) 4 AdaBoost 1. Kanade [6] CLAFIC [12] EigenFace [10] 1 1 2 1 [7] 3 2 2 (1) (2) (3) (4) 4 4 AdaBoost

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12 回パターン検出と画像特徴 テンプレートマッチング 領域分割 画像特徴 テンプレート マッチング 1 テンプレートマッチング ( 図形 画像などの ) 型照合 Template Matching テンプレートと呼ばれる小さな一部の画像領域と同じパターンが画像全体の中に存在するかどうかを調べる方法 画像内にある対象物体の位置検出 物体数のカウント 物体移動の検出などに使われる テンプレートマッチングの計算

IBISML 20 (IBIS2017) 6 IBISML 4 CANDAR2017 (Graph Golf 2017) CW WSSM AI Author s Toolkit Writing Better Techn

ISSN Print ISSN 2189-9797 ISSN ISSN 2189-9819 https://www.jstage.jst.go.jp/browse/ieiceissjournal/-char/ja/ c 2018 30 2 1 22 4 89 22 4 89 3 IBISML 20 (IBIS2017) 6 IBISML 4 CANDAR2017 (Graph Golf 2017)

第 1 回バイオメトリクス研究会 ( 早稲田大学 ) THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS Proceedings of Biometrics Workshop,169

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS Proceedings of Biometrics Workshop,169-8555 3-4-1,169-8555 3-4-1 E-mail: s hayashi@kom.comm.waseda.ac.jp, ohki@suou.waseda.jp Wolf

生体認証システムにおける人工物を用いた攻撃に対するセキュリティ評価手法の確立に向けて

ATM 2016 ATM IC... E-mail: masashi.une@boj.or.jp / /2016.10 55 1. ATM Automated Tellers Machine IC 1 2000 1 ATM ATM ATM False Accept Rate: FAR ISO International Organization for Standardization IEC International

1 (PCA) 3 2 P.Viola 2) Viola AdaBoost 1 Viola OpenCV 3) Web OpenCV T.L.Berg PCA kpca LDA k-means 4) Berg 95% Berg Web k-means k-means

Web, Web k-means 62% Associating Faces and Names in Web Photo News Akio Kitahara and Keiji Yanai We propose a system which extracts faces and person names from news articles with photographs on the Web

Lab. Meeting 2005/04/27(Thu)

第 3 回バイオメトリクスと認識 認証シンポジウム (SBRA 2013), 2013 年 11 月 27 日 ICB 2013,BTAS 2013 の報告 伊藤康一 ( 東北大 ), 村松大吾 ( 阪大 ), 槇原靖 ( 阪大 ), 井沼学 ( 城西大 ), 大塚玲 ( 産総研 ) 1 はじめに 2013 年に開催されたバイオメトリクスの主な国際会議 6th IAPR International

BDH Cao BDH BDH Cao Cao Cao BDH ()*$ +,-+.)*$!%&'$!"#$ 2. 1 Weng [4] Metric Learning Weng DB DB Yang [5] John [6] Sparse Coding sparse coding DB [7] K

Bucket Distance Hashing Metric Learning 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) (DB) [1] DB Cao [2] Cao Metric Learning Cao Cao Cao Cao Cao 100 DB 10% 1. m DB DB DB 1 599 8531 1 1 Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture

IPSJ SIG Technical Report Vol.2009-CVIM-167 No /6/10 Real AdaBoost HOG 1 1 1, 2 1 Real AdaBoost HOG HOG Real AdaBoost HOG A Method for Reducing

Real AdaBoost HOG 1 1 1, 2 1 Real AdaBoost HOG HOG Real AdaBoost HOG A Method for Reducing number of HOG Features based on Real AdaBoost Chika Matsushima, 1 Yuji Yamauchi, 1 Takayoshi Yamashita 1, 2 and

IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-CG-149 No.13 Vol.2012-CVIM-184 No /12/4 3 1,a) ( ) DB 3D DB 2D,,,, PnP(Perspective n-point), Ransa

3,a) 3 3 ( ) DB 3D DB 2D,,,, PnP(Perspective n-point), Ransac. DB [] [2] 3 DB Web Web DB Web NTT NTT Media Intelligence Laboratories, - Hikarinooka Yokosuka-Shi, Kanagawa 239-0847 Japan a) yabushita.hiroko@lab.ntt.co.jp

顔認証システム顔認証とは 顔認証とは 人間の体の特徴を利用するバイオメトリクス認証の一種で 顔認識技術を用いて個人を認証するシステムのことです カメラから取り込んだ画像を解析して 顔の特徴を抽出し あらかじめ保存された顔データと照合することで個人を特定します カメラ画像取込み 顔特長データ蓄積 抽出

FA sensor 顔認証システム 株式会社ブライトシステム 顔認証システム顔認証とは 顔認証とは 人間の体の特徴を利用するバイオメトリクス認証の一種で 顔認識技術を用いて個人を認証するシステムのことです カメラから取り込んだ画像を解析して 顔の特徴を抽出し あらかじめ保存された顔データと照合することで個人を特定します カメラ画像取込み 顔特長データ蓄積 抽出 解析 照合 2016/2/21 Copyright

,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 976%, i

20 Individual Recognition using positions of facial parts 1115081 2009 3 5 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 976%, i Abstract Individual Recognition using positions of facial parts YOSHIHIRO Arisawa A facial recognition

(a) (b) 2 2 (Bosch, IR Illuminator 850 nm, UFLED30-8BD) ( 7[m] 6[m]) 3 (PointGrey Research Inc.Grasshopper2 M/C) Hz (a) (b

(MIRU202) 202 8 AdrianStoica 89 0395 744 89 0395 744 Jet Propulsion Laboratory 4800 Oak Grove Drive, Pasadena, CA 909, USA E-mail: uchino@irvs.ait.kyushu-u.ac.jp, {yumi,kurazume}@ait.kyushu-u.ac.jp 2 nearest

特別寄稿.indd

特別寄稿 ソフトインフラとしてのデジタル地図を活用した自動運転システム Autonomous vehicle using digital map as a soft infrastructure 菅沼直樹 Naoki SUGANUMA 1. はじめに 1) 2008 2012 ITS 2) CO 2 3) 4) Door to door Door to door Door to door DARPA(

バイオメトリクス認証とセキュリティ評価

技術動向レポート バイオメトリクス認証とセキュリティ評価 情報通信研究部情報セキュリティ評価室 マネジャー 大堀雅勝 IoT (1) やFinTech (2) という言葉に代表されるようにIT 技術の活用が進む中 本人認証を行う技術として 生体的特徴を利用するバイオメトリクス認証への関心が高まっている 本稿では 日本におけるバイオメトリクス認証製品のCC (3) による評価 認証に関する取り組みについて紹介する

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共生社会に向けた人間調和型情報技術の構築 平成 [ 採択年度 ] 年度採択研究代表者 H25 年度 実績報告 八木康史 大阪大学産業科学研究所 教授 歩容意図行動モデルに基づいた人物行動解析と心を写す情報環境の構築 1. 研究実施体制 (1) 八木グループ 1 研究代表者 : 八木康史 ( 大阪大学産業科学研究所 教授 ) P1 行動情報のセンシング P1-2-5 視点変化に対応した歩容認証 P1-2-6

幹部会、幹部懇談会の話題

生体認証における セキュリティ評価と国際標準化 2016 年 11 月 17 日 産業技術総合研究所 山田朝彦 1 本講演での 生体認証 Biometric verification(1:1) Biometric identification(1:n) は含まない 2 本講演での セキュリティ評価 セキュリティ評価とは 誰 ( 甲 ) のためのか A) 特定の組織 B) 不特定であるが目的 用途を同一とする組織

2 4 2 3 4 3 [12] 2 3 4 5 1 1 [5, 6, 7] [5, 6] [7] 1 [8] 1 1 [9] 1 [10, 11] [10] [11] 1 [13, 14] [13] [14] [13, 14] [10, 11, 13, 14] 1 [12]

Walking Person Recognition by Matching Video Fragments Masashi Nishiyama, Mayumi Yuasa, Tomokazu Wakasugi, Tomoyuki Shibata, Osamu Yamaguchi ( ), Corporate Research and Development Center, TOSHIBA Corporation

SICE東北支部研究集会資料(2013年)

280 (2013.5.29) 280-4 SURF A Study of SURF Algorithm using Edge Image and Color Information Yoshihiro Sasaki, Syunichi Konno, Yoshitaka Tsunekawa * *Iwate University : SURF (Speeded Up Robust Features)

2. Apple iphoto 1 Google Picasa 2 Calendar for Everything [1] PLUM [2] LifelogViewer 3 1 Apple iphoto, 2 Goo

DEIM Forum 2012 D9-4 606 8501 E-mail: {sasage,tsukuda,nakamura,tanaka}@dl.kuis.kyoto-u.ac.jp,,,, 1. 2000 1 20 10 GPS A A A A A A A 2. Apple iphoto 1 Google Picasa 2 Calendar for Everything [1] Email PLUM

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43 2011 2006 1970 2011 2001 2013 2013 2013 20 20 21 2013 2011 1 760 2012 2013 2013 3 2013 21 1991 21 2002 3 1991 21 20 1991 1991 21 2006 2013 2011 2013 2001 2006 2011 2013 2013 5 2012 12 67 61 20 20130911

スライド 1

ICDE2016 & WWW2016 勉強会 WWW2016 Session 22 京都大学加藤誠 WWW2016 Session 22 Modeling User Exposure in Recommendation Dawen Liang (Columbia University) Laurent Charlin (McGill University) James McInerney (Columbia

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2012.4 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 研究動向紹介 修士論文概要 次元計測に基づくテレオペレーションシステム 中京大学大学院 情報科学研究科 情報科学専攻 日比野 翔太郎 高所や災害現場などの極限環境での作業には人的被害が起こりやすいというリスクが常に伴う その 対策の一つとしてテレオペレーションロボットと呼ばれる遠隔操作ロボットによる作業が挙げられる

Active Directory のログ調査の重要性 2018 年 4 月 26 日 東京大学大学院情報学環 セキュア情報化社会研究寄付講座

Active Directory のログ調査の重要性 2018 年 4 月 26 日 東京大学大学院情報学環 セキュア情報化社会研究寄付講座 1. はじめに Active Directory 以下 AD は組織のユーザやリソースを一元的に管理できることから標的型攻撃の対象となりやすい JPCERT/CC によると AD 環境が侵害される事例を多数確認しており [1] 被害組織の多くで AD の管理者権限が悪用されたこ

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3.

2008 年度下期未踏 IT 人材発掘 育成事業採択案件評価書 1. 担当 PM 田中二郎 PM ( 筑波大学大学院システム情報工学研究科教授 ) 2. 採択者氏名チーフクリエータ : 矢口裕明 ( 東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程三年次学生 ) コクリエータ : なし 3. プロジェクト管理組織 株式会社オープンテクノロジーズ 4. 委託金支払額 3,000,000 円 5.

Microsoft Word - 卒論レジュメ_最終_.doc

指紋認証のマニューシャ抽出について 澤見研究室 I02I036 兼信雄一 I02I093 柳楽和信 I02I142 吉田寛孝 1. はじめに近年, キャッシュカードや暗証番号が盗用され, 現金が引き出されるような事件が相次いでいる. これらの対向策として人間の体の一部を認証の鍵として利用する生体認証に注目が集まっている. そこで我々は, 生体認証で最も歴史がある指紋認証技術に着目した. 指紋認証方式は,2

Microsoft Word - 【参考資料1】 _第2回カメラ画像利活用SWG議事要旨（案）_3.docx

参考資料 1 第 2 回カメラ画像利活用サブワーキンググループ議事要旨 ( 案 ) 開催日時 : 平成 28 年 8 月 30 日 ( 水 )13:00~15:00 開催場所 : 経済産業省別館 9 階 944 会議室出席者 : 菊池座長 美濃委員 板倉委員 平林委員 草野委員 水島委員 宮津委員 上田委員 香月委員 辰巳委員 長岡委員代理 佐野課長 柳田課長補佐 鈴木係長 篠原法執行専門職 佐藤課長補佐

2015-s6-4g-pocket-guidebook_H1-4.indd

56C504-01 2 47 47 32 3435 35 2124 26 26 26 424343 434446 4646 12 14 16 18 20 4 28 30 31 36 37 38 42 47 48 49 4 4 4 3 4 5 16 16 6 6 18 18 32 32 30 30 7 20 20 8 9 28 31 10 Do you have a? 36 Do you have

2010 Hewlett-Packard Development Company, L.P. 本書の内容は 将来予告なしに変更されることがあります Microsoft Windows および Windows Vista は米国またはその他の国における Microsoft Corporation の商

Face Recognition for HP ProtectTools イージーセットアップガイド 2010 Hewlett-Packard Development Company, L.P. 本書の内容は 将来予告なしに変更されることがあります Microsoft Windows および Windows Vista は米国またはその他の国における Microsoft Corporation の商標または登録商標です

Bluemix いつでもWebinarシリーズ 第15回 「Bluemix概説(改訂版)」

IBM Bluemix オンラインセミナー Bluemix いつでも Webinar シリーズ第 19 回 AlchemyAPI 日本アイ ビー エムシステムズ エンジニアリング株式会社 ソフトウェア開発ソリューション 佐藤大輔 本日のご説明内容 AlchemyAPI とは AlchemyAPI デモ AlchemyAPI の使い方 まとめ 2 AlchemyAPI とは 3 AlchemyAPI

時空間特徴を用いた Web動画からの特定動作対応ショットの 自動抽出

Web 動画 画像を用いた 特定動作ショットの自動収集 DO HANG NGA 樋爪和也柳井啓司 電気通信大学情報工学科 背景 既存の動画学習手法制限のある動画像 (e.g. KTH, Caltech) 教師なし学習手法 Web 上の動画 教師信号あり 動画量が少ない 研究の目的 特定動作についての Web データを使用して その動作の対応ショットを自動抽出 大量の Web 動画 ランキング 学習の必要なし

ICT n n n A A A A A A A A A ICT The 2nd East Asia International Conference on Teacher Education Research http : //www/mext.go.jp/a_menu/koutou/kyoushoku/kyoushoku. htm Comparison of Japanese-Chinese Education

なりすましを防ぐ認証とは あなたの家でも門や玄関などにカギをかけて, 知らない人が勝手に入ってこないようにしていると思います 同じように, 銀行に預けている預金や携帯電話に入れた友達のアドレスなどの大切なモノや情報を守るためのしくみがパスワードです パスワードは, 本人しか知らないはずの数字や文字な

銀行の ATM で使われる手のひら静脈認証 手のひら静脈認証 世界にたった ひとつだけのカギ 家にカギをかけるように, あなたが持っている携帯電話やパソコンの大切な情報を守ってくれるのが, 情報のカギであるパスワードや暗証番号です けれども, 簡単な数字や文字を組み合わせただけでは, 誰かに破られてしまうかもしれません そこで, 誰にでも簡単に使えて他人には破ることのむずかしい方法が, 開発されています

(MIRU2008) HOG Histograms of Oriented Gradients (HOG)

(MIRU2008) 2008 7 HOG - - E-mail: katsu0920@me.cs.scitec.kobe-u.ac.jp, {takigu,ariki}@kobe-u.ac.jp Histograms of Oriented Gradients (HOG) HOG Shape Contexts HOG 5.5 Histograms of Oriented Gradients D Human

PowerPoint プレゼンテーション

戦略的情報通信研究開発制度 (SCOPE) 若手 ICT 研究者育成型研究開発 動画像 音楽メディアを対象とした印象分析 可視化 配信のための感性時系列メディア ハブ機構の研究開発 (102103012) ( 研究期間平成 22 年度 ~ 平成 24 年度 ) 慶應義塾大学環境情報学部専任講師 倉林修一 研究の目的 映像や音楽データなどの時間的な内容の変化を伴う時系列メディアデータを対象とした 感性時系列メディア

IPSJ SIG Technical Report Vol.2016-CSEC-75 No /12/1 3DCG CAPTCHA 1,a) (3D) 3DCG CAPTCHA CAPTCHA 3 3D CAPTCHA CAPTCHA 1 CAPTCHA 3 1. Web CA

3DCG CAPTCHA,a) 2 2 3 (3D) 3DCG CAPTCHA CAPTCHA 3 3D CAPTCHA CAPTCHA CAPTCHA 3. Web CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart) CAPTCHA OCR(Optical Character Recognition)

図 2: 高周波成分を用いた超解像 解像度度画像とそれらを低解像度化して得られる 低解像度画像との差により低解像度の高周波成分 を得る 高解像度と低解像度の高周波成分から位 置関係を保ったままパッチ領域をそれぞれ切り出 し 高解像度パッチ画像と低解像度パッチ画像の ペアとしてデータベースに登録する

Exemplar-Based Super-Resolution of Human Body Image in Surveillance Video 1 1,2 1 1 1 Kento Nishibori 1, Tomokazu TAKAHASHI 1,2, Daisuke DEGUCHI 1, Ichiro IDE 1 and Hiroshi MURASE 1 1 2 nishiborik@murase.m.is.nagoya-u.ac.jp

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IT E- IT http://www.ipa.go.jp/security/ CERT/CC http://www.cert.org/stats/#alerts IPA IPA 2004 52,151 IT 2003 12 Yahoo 451 40 2002 4 18 IT 1/14 2.1 DoS(Denial of Access) IDS(Intrusion Detection System)

Microsoft PowerPoint - SSII_harada pptx

The state of the world The gathered data The processed data w d r I( W; D) I( W; R) The data processing theorem states that data processing can only destroy information. David J.C. MacKay. Information

IPSJ SIG Technical Report Vol.2014-HCI-160 No.8 Vol.2014-UBI-44 No /10/14 1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1. [1] HMD 1 Kyoto Institute of Technology a) kyok

1,a) 1,b) 1,c) 1,d) 1. [1] HMD 1 Kyoto Institute of Technology a) kyoko@hit.is.kit.ac.jp b) kei@kit.ac.jp c) kuramoto@hit.is.kit.ac.jp d) tsujino@kit.ac.jp [2] [2][3][4][5][6][7][8] [3][4][5][6][7][8]

Visual班

Multimedia(Visual) 班 早稲田大学基幹理工学部情報通信学科甲藤研究室 1 Multimedia 班とは 画像処理の研究を中心に扱っています 主な研究分野 動画像圧縮符号化 圧縮動画像の画質推定 画像認識 4K, 8K, HDR 車載画像処理 画像信号処理からコンピュータビジョンまで 動画像に関する研究を幅広く扱っています 動画像に関係するものであれば 何でも研究できる! 2 動画像圧縮符号化

光学

Range Image Sensors Using Active Stereo Methods Kazunori UMEDA and Kenji TERABAYASHI Active stereo methods, which include the traditional light-section method and the talked-about Kinect sensor, are typical

100326_セミナー資料_物体認識.pptx

!! "#! "#"! "#$! "#%! $#! $#"! $#$! $#%! $#&! % 物体認識 検出 について '()*++,-./#,0121#3)+,04.50+6789+":; '()*++)010;216,#3)+9,+0;.?>65.6#'@4A 物体検出は簡単か 多様な変動要素が存在して難しい 変動要素に対応する特徴量 学習手法がキー カメラの角度 姿勢

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生

0 21 カラー反射率 slope aspect 図 2.9: 復元結果例 2.4 画像生成技術としての計算フォトグラフィ 3 次元情報を復元することにより, 画像生成 ( レンダリング ) に応用することが可能である. 近年, コンピュータにより, カメラで直接得られない画像を生成する技術分野が生まれ, コンピューテーショナルフォトグラフィ ( 計算フォトグラフィ ) と呼ばれている.3 次元画像認識技術の計算フォトグラフィへの応用として,

事務連絡

共生社会に向けた人間調和型情報技術の構築 平成 22 年度採択研究代表者 H22 年度 実績報告 黄瀬浩一 大阪府立大学大学院工学研究科 教授 文字 文書メディアの新しい利用基盤技術の開発と それに基づく人間調和型情報環境の構築 1. 研究実施の概要文字 文書は我々の生活や知的活動と密接な関係にある 本研究の目的は 文字や文書を自由環境で瞬時に認識 検索する技術を用いて 人間と調和する情報環境を作り出すことである

Computer Security Symposium October ,a) 1,b) Microsoft Kinect Kinect, Takafumi Mori 1,a) Hiroaki Kikuchi 1,b) [1] 1 Meiji U

Computer Security Symposium 017 3-5 October 017 1,a) 1,b) Microsoft Kinect Kinect, Takafumi Mori 1,a) Hiroaki Kikuchi 1,b) 1. 017 5 [1] 1 Meiji University Graduate School of Advanced Mathematical Science

LBP 2 LBP 2. 2 Local Binary Pattern Local Binary pattern(lbp) [6] R

DEIM Forum 24 F5-4 Local Binary Pattern 6 84 E-mail: {tera,kida}@ist.hokudai.ac.jp Local Binary Pattern (LBP) LBP 3 3 LBP 5 5 5 LBP improved LBP uniform LBP.. Local Binary Pattern, Gradient Local Auto-Correlations,,,,

色の類似性に基づいた形状特徴量CS-HOGの提案

IS3-04 第 18 回 画 像 センシングシンポジウム, 横 浜, 2012 年 6 月 CS-HOG CS-HOG : Color Similarity-based HOG feature Yuhi Goto, Yuji Yamauchi, Hironobu Fujiyoshi Chubu University E-mail: yuhi@vision.cs.chubu.ac.jp Abstract

14) Ogihara ATM 15) ATM 10 16) 17),18) 1 4) 1 8),9) 10) 12) realadaboost 13) % 12) 2. 3 Gluhchev 19) 1 19) 2 10) 12) 3. 2 ID 1 8) 9),20) 2 2

1, 1 2 1 33 realadaboost 30 4.1% Biometric Person Authentication Method Using Pen Holding Feature Daigo Muramats, 1, 1 Yuki Hashimoto 1 and Hiroyuki Ogata 1 We focus on a biometric person authentication

10_08.dvi

476 67 10 2011 pp. 476 481 * 43.72.+q 1. MOS Mean Opinion Score ITU-T P.835 [1] [2] [3] Subjective and objective quality evaluation of noisereduced speech. Takeshi Yamada, Shoji Makino and Nobuhiko Kitawaki

WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias [7] Query by humming Chen [8] Query by rhythm Jang [9] Query-by-tapp

Query-by-Dancing: WISS 2018. Query-by-Dancing Query-by-Dancing 1 OpenPose [1] Copyright is held by the author(s). DJ DJ DJ WISS 2018 [2 4] [5,6] Query-by-Dancing Query-by- Dancing Cao [1] OpenPose 2 Ghias

表紙入稿

6

楽天事業報告2006_PDF用

MATLAB ではじめる画像処理とロボットビジョン ~ 機械学習による物体認識と SLAM~ MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部信号処理 通信 木川田亘 2015 The MathWorks, 1Inc.

MATLAB ではじめる画像処理とロボットビジョン ~ 機械学習による物体認識と SLAM~ MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部信号処理 通信 木川田亘 2015 The MathWorks, 1Inc. ロボットビジョンとは ロボットに搭載することを目的としたコンピュータービジョン技術の一分野 標識認識などさまざまな環境下での物体認識や複雑なシーンの理解 未知の領域を探索する際にロボット自身の位置推定と地図作成(SLAM)

2 つ以上の正面顔付きが 131 ケース 2 つ以上のプロファイル付きが 89 ケース 価格 : 90$ 画像数 : 3248 個 解像度 : 19.7 画素 / ミリ 色階調 : 8 ビットグレースケール 被験者数 : 1573 人 ( 男 1495 女 78) DB サイズ : 約 530MB

3.1. データベースの調査 3. 顔認識データベースの調査 各国の顔認識用データベースを検索し 表 2に示す研究機関 一般企業 大学のホームページ から必要な情報を抽出した 表 2 顔認識データベース No. 顔認識用データベース 国名 大学 研究機関または企業名 (1) NIST[1] アメリカ 米国商務省標準化技術研究所 (2) FERET[4] アメリカ 顔認識コンテスト (3) BioID[5]

AI技術の紹介とセンサーデータ解析への応用

AI を活用したセンサーデータ解析 MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリンググループアプリケーションエンジニア吉田剛士 2018 The MathWorks, Inc. 1 AI を活用したセンサーデータ解析 11:20-11:50 MATLAB による AI 作成 アプリを使った簡易的な解析 学習モデルのパラメータ自動調整 学習モデルのスタンドアロン化 2 課題 : ターボファンエンジンの予知保全

2013年1月25日

2018 年 8 月スマートフォンカメラの画質比較調査 最新最上位スマートフォン 5 機種の画質比較 得票数が最も多かったのは HUAWEI P20 Pro https://mmdlabo.jp/investigation/detail_1734.html 2018 年 9 月 5 日 MMDLabo 株式会社 ( 東京都港区 代表取締役 : 吉本浩司 ) が運営する MMD 研究所は 8 月 29

Automatic Collection of Web Video Shots Corresponding to Specific Actions using Web Images

視覚特徴およびタグ共起を用いた 大規模 Web ビデオショットランキング 電気通信大学大学院情報理工学研究科 総合情報学専攻 Do Hang Nga 柳井啓司 背景 Web 動画 : 無限に存在 無料で取得可能 - YouTube, Daily Motion etc. Web 動画による動作データ収集 ただし Web 上の動画はノイズが多い 関連動画 Play trumpet 非関連動画 非対応ショット

IPSJ SIG Technical Report Vol.2013-CVIM-187 No /5/30 1,a) 1,b), 1,,,,,,, (DNN),,,, 2 (CNN),, 1.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [1], [6], [7], [12], [13]., [

,a),b),,,,,,,, (DNN),,,, (CNN),,.,,,,,,,,,,,,,,,,,, [], [6], [7], [], [3]., [8], [0], [7],,,, Tohoku University a) omokawa@vision.is.tohoku.ac.jp b) okatani@vision.is.tohoku.ac.jp, [3],, (DNN), DNN, [3],

IPSJ SIG Technical Report Vol.2015-UBI-47 No.23 Vol.2015-ASD-2 No /7/ , HOG Parameter Estimation from Videos in Monocular Camera for Eva

1 2 1, HOG Parameter Estimation from Videos in Monocular Camera for Evaluation System of the Bowing Action Abstract: Bowing is a symbol of greeting culture in Japan, and it is an important action for smooth

研究成果報告書

様式 C-19 科学研究費助成事業 ( 科学研究費補助金 ) 研究成果報告書 平成 25 年 5 月 27 日現在 機関番号 :17401 研究種目 : 基盤研究 (C) 研究期間 :2010~2012 課題番号 :22500111 研究課題名 ( 和文 ) 映像想起とそのスケッチ表現メカニズムを利用した未整理映像の検索方式研究課題名 ( 英文 )Video Retrieval System Using

月刊SEOレポート 2018年11月版 Vol.103

月刊 SEO レポート 2018 年 11 月版 Monthly Vol.103 目次 03 検索エンジン最新トピック 09 検索ランキングの変動状況 2 検索エンジン最新トピック Section 01 検索エンジン最新ニュース 検索エンジンに関わる最新ニュースをご紹介いたします 日付タイトル概要詳細 - 検索結果に Search Console を表示するテストを実施 2018 年 10 月初旬ごろに

,,, 2 ( ), $[2, 4]$, $[21, 25]$, $V$,, 31, 2, $V$, $V$ $V$, 2, (b) $-$,,, (1) : (2) : (3) : $r$ $R$ $r/r$, (4) : 3

1084 1999 124-134 124 3 1 (SUGIHARA Kokichi),,,,, 1, [5, 11, 12, 13], (2, 3 ), -,,,, 2 [5], 3,, 3, 2 2, -, 3,, 1,, 3 2,,, 3 $R$ ( ), $R$ $R$ $V$, $V$ $R$,,,, 3 2 125 1 3,,, 2 ( ), $[2, 4]$, $[21, 25]$,

円筒面で利用可能なＡＲマーカ

円筒面で利用可能な AR マーカ AR Marker for Cylindrical Surface 2014 年 11 月 14 日 ( 金 ) 眞鍋佳嗣千葉大学大学院融合科学研究科 マーカベース AR 二次元マーカはカメラ姿勢の推定, 拡張現実等広い研究分野で利用されている 現実の風景 表示される画像 デジタル情報を付加 カメラで撮影し, ディスプレイに表示 使用方法の単純性, 認識の安定性からマーカベース

IS1-09 第 回画像センシングシンポジウム, 横浜,14 年 6 月 2 Hough Forest Hough Forest[6] Random Forest( [5]) Random Forest Hough Forest Hough Forest 2.1 Hough Forest 1 2.2

IS1-09 第 回画像センシングシンポジウム, 横浜,14 年 6 月 MI-Hough Forest () E-mail: ym@vision.cs.chubu.ac.jphf@cs.chubu.ac.jp Abstract Hough Forest Random Forest MI-Hough Forest Multiple Instance Learning Bag Hough Forest

音声認識のしくみ 声は空気の振動なので マイクを使って電気信号に変換します 得られた電気信号は波の形をしています 波の高さ ( 振幅 ) が音の大きさを 一定時間あたりの波の数 ( 周波数 ) が音の高さを表しています コンピュータは この波の形をあらかじめ登録されている単語な 音声認識とは どの音

音声認識と顔認証 安心 便利を守る キカイの目と耳 最近のデジタルカメラは 人に向けるだけで顔にピントを合わせてくれるから とっ ても便利 ケータイやカーナビだって 声で操作できるものがある キカイには 目も耳もないのに どうやって人間の顔や声を認識しているのでしょうか そのし くみを見てみましょう 47 音声認識のしくみ 声は空気の振動なので マイクを使って電気信号に変換します 得られた電気信号は波の形をしています

Iris Key( 仮 ) 虹彩認証実証実験パッケージ企画提案書 Swallow Incubate 実証実験 PKG 企画提案書 Ver.1.0.2

Iris Key( 仮 ) 虹彩認証実証実験パッケージ企画提案書 Swallow Incubate はじめに スワローインキュベートは パナソニックの特許技術を活用して実用化 ( マネタイズ ) する 特許活用事業 を行なっています 今回ご提案する 虹彩認証技術 は 人間の瞳にある 虹彩 を用いて本人認証を行う 生体認証 ( バイオメトリクス ) 技術のひとつです 海外でこそ実用化されている 虹彩認証

PowerPoint プレゼンテーション

基本操作アプリご利用手順 目次 1. はじめに 2. 準備物 3. ユーザ登録 4. ログイン 5. カメラ接続 6. カメラ名の変更 削除 7. 客層分析 7.1 客層分析のメイン画面 7.2 客層分析の開始 7.3 客層分析の計測結果表示 7.4 客層分析の設定変更 7.5 客層分析の結果表示 7.6 客層分析の結果の削除 転送 7.7 ライブビュー 8. 人数カウンター 8.1 人数カウンターのメイン画面

Google Goggles [1] Google Goggles Android iphone web Google Goggles Lee [2] Lee iphone () [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] :

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS TECHNICAL REPORT OF IEICE.,, 182-8585 1-5-1 E-mail: {maruya-t,akiyama-m}@mm.inf.uec.ac.jp, yanai@cs.uec.ac.jp SURF Bag-of-Features

NECの社会価値創造への取り組み ～人工知能(AI)技術による価値増幅～

AI(NEC the WISE) を活用した 社会価値創造 日本電気株式会社 技術イノベーション戦略本部長 岡田勲 1 NEC Corporation 2017 2 NEC Corporation 2017 世界人口の増加 2050 年の地球 70 億人 90 億人 1.3 倍 都市人口の増加 35 億人 63 億人 1.8 倍 モノの移動 食料需要 2.4 倍 1.7 倍 廃棄物発生量 2.1 倍

本人に対して自身の個人情報が取得されていることを認識させるために 防犯カメラを設置し 撮影した顔画像やそこから得られた顔認証データを防犯目的で利用する際に講じることが望ましい措置の内容を明確化するため 更新しました ( 個人情報 ) Q 防犯目的のために 万引き 窃盗等の犯罪行為や迷惑行

平成 30 年 12 月 25 日個人情報保護委員会 個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン 及び 個人データの漏えい等の事案が発生した場合等の対応について に関する Q&A の更新 今回 個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン ( 通則編 ) の改正を行ったこと等を踏まえ ガイドラインに関するQ&Aを追加等しました 従前からあったQ&Aについて更新した箇所は 赤字 ( 追加した部分には下線

直観的な使い易いユーザーインターフェースで多次元の視覚化と定量解析 日本語 英語画面表示対応 背景輝度の均一化 豊富な画質調整 画像処理 画像解析機能を搭載 マクロ自動記録 特定用途向けアプリでの利用で 複数データでのバッチ処理が可能 コントラスト強調 平坦化フィルタ ハイパスフィルタ ノイズ除去 境界線の強調 ローパスフィルタ 局部イコライズフィルタ エッジや模様の強調 ディスタンスマップ バリアンスフィルタ

IPSJ SIG Technical Report Vol.2012-EC-23 No /3/ Video Retrieval System of Handwriting Sketch using Relevance Feedback Akihiro Aita 1 and M

1 2 Video Retrieval System of Handwriting Sketch using Relevance Feedback Akihiro Aita 1 and Masashi Toda 2 It is difficult to represent video scenes using keywords. Therefore, in video retrieval, it is

WISS 2006 2 PowerPoint [3] [16] Mehrabian [10] 7% 93% [10] [19][18] Hindus [7] Lyons [9] [8] [14] TalkMan [4] [5] [6] 3 [19][18] [19] [19] 1 F0 [11] 7

WISS2006 A Presentation Training System using Speech and Image Processing. Web 1 [19] Copyright is held by the author(s). Kazutaka Kurihara and Takeo Igarashi,, Masataka Goto and Jun Ogata and Yosuke Matsusaka,,

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Microsoft PowerPoint _Part 2_scopus_training2018

Scopus 1 日本語インターフェースでらくらく検索! 世界最大級の抄録 引用文献データベース Scopus を使った検索 ( 著者 ジャーナル検索編 ) www.scopus.com 2018 年 エルゼビア ジャパン株式会社 Scopus 2 文献検索編の内容 Scopus とは? 基本的な検索の流れ 検索のヒント インパクトが高い論文を調べる著者 ジャーナル検索編の内容 著者で検索する ジャーナル評価指標を確認する

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顔画像を用いた個人認証システムの性能検討に関する研究

12 Research on performance examination of individual attestation system using face image 1010429 2001 2 5 1997 FaceIt The age using various biometrics for the attestation with the computer to attest the

Terahertz Color Scanner Takeshi YASUI Terahertz THz spectroscopic imaging is an interesting new tool for nondestructive testing, security screening, b

Terahertz Color Scanner Takeshi YASUI Terahertz THz spectroscopic imaging is an interesting new tool for nondestructive testing, security screening, biological imaging, and other applications because of

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M0 鈴木宏彰 1 IDN( 国際化ドメイン名 ) とは 通常のドメイン名はアルファベット 数字 ハイフンなどの ASCII 文字の集合からなり 単一の言語でしか表現できない ( 例 :waseda.jp) Unicode を使用することにより多言語にも対応したドメイン名が IDN( 例 : 早稲田.jp) IDN はブラウザ側で Punycode と呼ばれる Unicode から ASCII 文字への変換アルゴリズムを適応してから名前解決が行われる

Duplicate Near Duplicate Intact Partial Copy Original Image Near Partial Copy Near Partial Copy with a background (a) (b) 2 1 [6] SIFT SIFT SIF

Partial Copy Detection of Line Drawings from a Large-Scale Database Weihan Sun, Koichi Kise Graduate School of Engineering, Osaka Prefecture University E-mail: sunweihan@m.cs.osakafu-u.ac.jp, kise@cs.osakafu-u.ac.jp

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管理者マニュアル

管理者マニュアル 目次 1. KING OF TIME セキュアログインについて... 1 1.1. 本システムの主な機能... 1 1.2. 動作環境... 1 1.3. 使用できる認証方法... 2 2. はじめに... 3 2.1. ログイン... 3 2.2. 管理画面の構成... 4 3. KING OF TIME( 勤怠管理 ) との従業員連携について... 5 4. ユーザー設定について...

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H19-21 SCOPE 若手 ICT 研究者育成型研究開発 楕円曲線暗号を用いた 匿名認証基盤の研究開発 岡山大学大学院自然科学研究科 中西 野上 透 保之 1 研究の背景 ユビキタス社会では ユーザ認証を通じ ユーザ認証を通じユーザの様々な履歴がサーバに蓄積 ID:Alice Pass: ***** ユーザ ID:Alice インターネットサーバ 様々な機器からの利用 様々な場所からの利用 Pass:

1. 2001 10 2 480 2003 8 1.6 5 2. 90 3. 4. 5. 5 60 6. 1 2 2 2 4 5 5 6 6 6 7 10 10 10 12 12 12 14 14 15 15 60 15 17 17 18 2001 10 2 480 2003 8 1.6 5 1 1.8 3.6 1 6.8 1.5 3 3 5 6065 70 5 1.22004 1 1 2002 4

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