| 研究課題/領域番号 |
21H04907
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| 研究機関 | 国立情報学研究所 |
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研究代表者 |
越前 功 国立情報学研究所, 情報社会相関研究系, 教授 (30462188)
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| 研究分担者 |
山岸 順一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (70709352)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2024-03-31
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| キーワード | 生体情報保護 |
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| 研究実績の概要 |
2021年度には，[目的1] 多様なモダリティを対象としたマスター生体情報（MBI）の生成および検出技術の確立の以下の2つの課題，[課題1-1] マスター生体情報の生成方式の検討，[課題1-2] マスター生体情報の検出方式の検討を実施した．
[課題1-1] マスター生体情報の生成方式の検討では，顔や静脈などの生体情報を対象として，マスター生体情報の生成方式を検討した．具体的には，我々が2020年に発表したStyleGANを用いたマスター顔生成の基本方式を参考に，最適な学習モデルの検討と，大規模精緻あ情報データセットの学習の効率化を検討した．
[課題1-2] マスター生体情報の検出方式の検討では，[課題1-1]において生成した多様なモダリティのマスター生体情報を高精度で検出する方式を検討した．具体的には，2019年に我々が提案したCapsule NetworkによるDeepfake検出手法を参考に，AIで生成された生体情報を高精度で検出する手法の基礎検討を実施した．その結果，StyleGANで生成されたマスター顔については，高精度で検出できる目途が立った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
新型コロナウイルス感染症による影響により，所属機関の制限によって研究成果に不可欠なマスター生成情報の生成方式の設計に遅延が発生した．
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| 今後の研究の推進方策 |
新型コロナウイルス感染症による影響により，所属機関の制限によって研究成果に不可欠なマスター生成情報の生成方式の設計の遅延が発生したが，2021年度中に設計の目途がたったため，2022年度中に遅延が解消される予定である．
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