| 研究課題/領域番号 |
26540089
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
松井 知子 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10370090)
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| 研究分担者 |
武田 一哉 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (20273295)
南 和宏 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (10579410)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2015年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | プライバシー保護 / 個人認証 / 音声データ / 行動データ |
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| 研究成果の概要 |
カーネル平均について検討を行い、音声のようなi.i.d.を仮定することが難しい時系列データに対しては、カーネル平均を用いた個人性判定はできない問題があることを明らかにした。この問題に対してWild Bootstrap法による解決を検討したが、音声データはデータ間の相関の強さが動的に変化するためにその方法の適用にも問題があることを確認した。また、DNNを用いて個人性判定を行う方法の検討を行い、個人ごとの音声データが数分の長さで大量に利用できない場合には、DNNがうまく学習できず、十分な精度が得られないことを実験的に確かめた。PIPAについては今後、新たな方向性を検討する必要がある。
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