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J-GLOBAL ID:202002214848401496   整理番号:20A1515094

知的クラウドプラットフォームのプライバシーセキュリティにおける深層学習に基づく顔画像検出の応用【JST・京大機械翻訳】

Application of face image detection based on deep learning in privacy security of intelligent cloud platform
著者 (6件):
資料名:
巻: 79  号: 23-24  ページ: 16707-16718  発行年: 2020年 
JST資料番号: W1102A  ISSN: 1380-7501  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
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インテリジェントクラウドプラットフォームのプライバシーとセキュリティにおける深層学習ベース顔検出の応用を研究し,そのようなプラットフォーム上の個人光漏洩のリスクを解決した。マルチタスクカスケード畳込みネットワーク(MTCNN)を用いて,人間の顔の5つの重要な特徴点(2つの眼,2つの鼻と口の2つの隅角部)を追求する。アルゴリズムは,Proposalネットワーク(P-Net),精密化ネットワーク(R-Net)および出力ネットワーク(O-Net)の間の固有リンクを利用して,それらの顔検出性能を大幅に改善した。DES,RSAおよびAESのような多くの既存のデータ暗号化法は,ディジタル画像の代わりにテストデータにのみ適用可能であるので,カオス論理図とRC4ストリーム暗号の組み合わせで固有値の暗号化を達成した。一方,MTCNN生成顔座標とユーザパスワードをハッシュテーブルを用いてハッシュ変換し,二重暗号化した。その結果,MTCNNの顔検出精度は95.04%に達し,画像暗号化法はネットワーク伝送に適していることを示した。カオス論理図は,RC4アルゴリズムにおけるSボックス初期化のセキュリティを増加させる。ハッシュ構造はファイル読みを加速するが,ハッシュ変換は臨界データのセキュリティを改善する。結論として,提案した暗号化方式は計算的に速く,非常に安全である。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
パターン認識  ,  人工知能 

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