| 研究課題/領域番号 |
26540089
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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 |
南 和宏 統計数理研究所, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (10579410)
武田 一哉 名古屋大学, 情報科学研究科, 教授 (20273295)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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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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| 研究実績の概要 |
本研究は方法開発チームと特徴量解析・実証実験チームの２チーム体制で遂行している。平成27年度の研究実績をチームごとに説明する。
方法開発チームでは、平成26年度に判明したカーネル平均が音声データに対してうまく個人性判定できない問題について、カーネル平均とWild Bootstrap法による検定を専門とするKacper Chwialkowski氏（英国ロンドン大学）も交えて検討を行い、音声データはフレーム間の相関があり、かつその強さが変動するためにWild Bootstrap法もうまく適用できないことを検証した。そのため、個人の同一性と匿名性を同時に表す確率的指標PIPA (Probabilistic Indicator for Person-equivalence and Anonymity)にとしてはカーネル平均やWild Bootstrap法とは別の方法を考える必要がある。
特徴量解析・実証実験チームでは、カーネル平均やWild Bootstrap法とは異なる方法について、位置情報のプライバシー保護の問題に取り組みながら検討を行った。
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