講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-05-26 10:03
深層学習深度推定モデルへの敵対的攻撃を用いたディスプレイ-カメラ可視光通信方式の初期検討 ○イ チャンソク・岡田 啓(名大)・和田忠浩(静岡大)・ベンナイラ シャドリア・片山正昭(名大) SeMI2022-2 |
抄録 |
(和) |
本研究ではディスプレイ-カメラ間の可視光通信に深層学習CNN深度推定モデルへの敵対的攻撃を用いる通信方式を検討している.深層学習モデルへの敵対的攻撃は対象モデルの出力を変えることができ,さらに人の目に視認されにくい.この特徴を用い,深層学習深度推定モデルの出力である深度推定値にデータを埋め込む非視認ディスプレイ-カメラ通信システムを提案する.初期検討として,ディスプレイやカメラによる雑音・歪みはないと仮定して性能評価し,提案システムの有効性を示す. |
(英) |
Hidden screen-camera communication requires visual quality and robust communication performance. In this study, we demonstrate hidden screen-camera communication system using adversarial attack on CNN depth estimation model and evaluate visual and communication performance. An adversarial attack on CNN depth estimation model can change the output of CNN model while not being seen by human vision system. We take advantage of the adversarial attack to embed data into the output of CNN depth estimation model so that we can achieve hidden screen-camera communication. For an initial study, we clarify potential of system by evaluating performance while assuming that there are no noises or distortions by displays or cameras. |
キーワード |
(和) |
ディスプレイ-カメラ可視光通信 / 敵対的攻撃 / 深層学習 / 深度推定 / / / / |
(英) |
display-camera visible light communication / adversarial attack / deep learning / depth prediction / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 46, SeMI2022-2, pp. 5-10, 2022年5月. |
資料番号 |
SeMI2022-2 |
発行日 |
2022-05-19 (SeMI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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SeMI2022-2 |