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

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-05-19
• タイトル: 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
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: コミュニケーション
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 名古屋大学工学研究科
• 著者所属: 名古屋大学未来材料・システム研究所
• 著者所属: 静岡大学大学院総合科学技術研究科
• 著者所属: 名古屋大学未来材料・システム研究所
• 著者所属: 名古屋大学未来材料・システム研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Materials and Systems for Sustainability, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Integrat ed Science and Technology, Shizuoka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Materials and Systems for Sustainability, Nagoya University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Institute of Materials and Systems for Sustainability, Nagoya University
• 著者名: イ, チャンソク; 岡田, 啓; 和田, 忠浩; ベンナイラ, シャドリア; 片山, 正昭
• 著者名(英): Lee, Changseok; Hiraku, Okada; Tadahiro, Wada; Chedlia, Ben Naila; Masaaki, Katayama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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する．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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Hidden screen-camera communication requires visual quality and robust communication performance. In this study, we propose a hidden screen-camera communication system using an adversarial attack on a convolutional neural network (CNN) depth estimation model. An adversarial attack on the CNN depth estimation model can change the output of the CNN model while not being seen by a human vision system. We take advantage of the adversarial attack to embed data into the output of the CNN depth estimation model to achieve hidden screen–camera communication. For an initial study, we clarify the potential of the system by evaluating performance while assuming that there are no noises and distortions by displays and cameras.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL）; 巻 2022-MBL-103, 号 2, p. 1-6, 発行日 2022-05-19
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8817
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会