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J-GLOBAL ID:202002211136334972   整理番号:20A1613369

L0ノルム最小化における暗号化スパース表現を用いたプライバシー保護パターン認識【JST・京大機械翻訳】

Privacy-Preserving Pattern Recognition Using Encrypted Sparse Representations in L0 Norm Minimization
著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  号: ICASSP  ページ: 2697-2701  発行年: 2020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)
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本論文では,L0ノルム最小化において暗号化スパース表現を用いるプライバシー保護パターン認識法を提案した。理論的に,提案は,非暗号化信号のためのラベル整合K-特異値分解(LC-KSVD)アルゴリズムとして,正確に同じ辞書とスパース係数推定性能を有することを証明した。それは,修正なしでLC-KSVDアルゴリズムによって直接実行することができた。最後に,拡張YaleBデータベースを用いた顔認識タスクに対する優れた認識性能とセキュリティ強度を示した。Copyright 2020 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
音声処理  ,  符号理論  ,  図形・画像処理一般  ,  専用演算制御装置  ,  パターン認識 

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