学習済みディープニューラルネットワークモデルの権利保護に関する研究
学習済みディープニューラルネットワーク(DNN)モデルの権利保護のために、電子透かしをモデル内へ埋め込む技術が注目されている。本研究では、画像分類型DNNモデルを対象とし、その内部パラメータは観測できず、入力画像と出力ラベル値のみが観測できる場合でも、そのDNNモデルを学習させた著作権者の情報を視覚的に取り出すことを実現する。
ファッション,グルメ,エンタメ,トラベル,スポーツ,流通,eラーニング,流通,医療・福祉,通信など我々の生活や社会インフラに関わるアプリケーションのプロトタイピングをし,新コンセプトを発信.役に立つ,便利,面白いを目標にシステム構築します.
論文
「HTML5 Canvasによる三次元図形描画とデータ管理方式 -フロアプラン管理アプリケーション-」(2017)『信学技報』SC2017-15
「Android Bitmap 描画のためのメモリ量削減方式 -避難誘導アプリケーション-」(2018)『信学技報』SC2018-18
「プログラム言語「なでしこ」の学習支援アプリケーション」(2020)『信学技報』SC2019-45
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