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J-GLOBAL ID：202002289250795033   整理番号：20A0375989

敵対的機械学習発見のバックドロップに対する自律車両の立法【JST・京大機械翻訳】

Legislating Autonomous Vehicles against the Backdrop of Adversarial Machine Learning Findings

著者 (1件)： Van Uytsel Steven
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCVE  ページ： 1-10  発行年： 2019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： 最近の研究により,「1」により,テキストに基づく損傷ラウィヤ,自律車両の実行可能性についての研究が行われている。これらの研究により,画像上の攻撃や摂動が,その画像の内容を正しく分類するアルゴリズムを困難にしていることが指摘されている。これが交通標識認識に適用されるならば,符号上の単純なグリティは,カメラによって捕捉された交通標識の画像を分析するアルゴリズムを誤ることができた。それが何であるかに関するトラフィックサインを認識することよりも約3Ratherは,このアルゴリズムが交通標識に対して異なる意味を属性することができた。その結果,特に,例えば,停止サインを高速化することにより,合理的な自動車メーカーがこの欠陥を知っている場合には,自律車両のマーケティングにより進まないということになる。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】

シソーラス用語： *機械学習 ,  マーケティング ,  生産者 ,  高速化 ,  交通標識 ,  アルゴリズム ,  自動車 ,  カメラ
準シソーラス用語： 自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 敵対的機械学習 ,  発見 ,  バック ,  ドロップ ,  自律 ,  立法