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J-GLOBAL ID：201802255374048665   整理番号：18A2023431

モバイルデバイスにおける改良型連続顔認証のためのコンテキストアウェアネス【JST・京大機械翻訳】

Context Awareness for Improved Continuous Face Authentication on Mobile Devices

著者 (3件)： Smith-Creasey Max ,  Albalooshi Fatema ,  Rajarajan Muttukrishnan
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DASC/PiCom/DataCom/CyberSciTech  ページ： 644-652  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,現在の活動と照明コンテキストを認識する透明連続顔認証方式を作成した。最近,環境とユーザの活動におけるコンテキストの違いが,この方式の精度に有意な影響を及ぼすことが示されている。さらに,異なるコンテキストで捕捉された顔データの交差比較または順列は,有害な認証結果を見ることができる。著者らの方式は,文脈認識のための環境光と活動加速度計データの両方をモデル化する。このデータを用いて,異なる活動と照明コンテキスト(例えば,ユーザが歩行するとき)に対する別々の顔分類器を訓練した。顔が分類のために捕らえられるとき,加速度計と周囲の光データのウィンドウを最初に分類して,分類装置を現在のコンテキストから得られた顔データに関して訓練した。著者らの実験では,2つの最先端の顔データセットを用いた。文脈認識コンポーネントのアーキテクチャと性能を記述した。著者らは,活動と照明認識がそれぞれ4.05%と4.39%まで等しい誤差率を減少させることを示した。また,顔認識改善を得るために,文脈成分から必要な精度を示す実験を行った。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 順列 ,  分類装置 ,  照明 ,  *認証 ,  モデリング ,  加速度計 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 最先端 ,  *コンテキストアウェアネス ,  *顔認証 ,  *モバイルデバイス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： モバイルデバイス ,  顔認証 ,  コンテキストアウェアネス