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J-GLOBAL ID:202202265312245183   整理番号:22A0697028

MobiDIV:携帯電話に関するプライバシーを意識した実時間運転者アイデンティティ検証【JST・京大機械翻訳】

MobiDIV: A Privacy-Aware Real-Time Driver Identity Verification on Mobile Phone
著者 (4件):
資料名:
巻:号:ページ: 2802-2816  発行年: 2022年 
JST資料番号: W2432A  ISSN: 2327-4662  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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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車 hと共有サービスが輸送市場で普及しているので,安全な運転者アイデンティティ検証は,より多くの注意を引き付けている。しかし,現在の検証機構は,運転者が自動車にアクセスする前のクラウドサーバにおける認証操作の実行に焦点を合わせ,潜在的プライバシーセキュリティ問題をもたらす。本論文では,クライアントのみの方式であるプライバシー意識アーキテクチャMobiDIVを提示し,そこでは,全ての高感度データがドライバのスマートフォン上で局所的に処理される。運転ライフサイクルの間のリアルタイムでロバストなドライバ同定を達成するために,MobiDIVにおいて効率的な顔特徴抽出器を提案する。特に,提案した効率的なSqueezeNet構造を用いた2つの3ストリームニューラルネットワークを,異なる車内不確実性(姿勢,動きぼけ,非整列および低照明)のために,著者らの合成データセット上で訓練した。認証の間,適応埋込みモデルだけを選択して,連続特徴抽出のために電話に関して実行した。次に,異常操作モニタリングアルゴリズムを,安全な同一性再識別と検証故障メッセージ伝送のために,電話フラッシュによって発生する光信号に適用した。これにより,実時間アイデンティティ検証に妥協することなく,ドライバ顔画像のプライバシーをさらに保証できる。多様なデータセットに関する広範な実験を行った。実世界オープンデータセット上のほとんどのSOTA深層ニューラルネットワークと比較して,より少ないパラメータおよび浮動点計算で類似の検証精度を達成した。挑戦的な合成テストデータセットでは,より高い平均検証精度を達成した。MobiDIVを徹底的に評価するために,提案モデルを自動車共有プラットフォームICICV-E100に統合し,得られた結果はこのシステムの実現可能性を示した。Copyright 2022 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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