論文の概要: Machine Biometrics -- Towards Identifying Machines in a Smart City Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13190v1
• Date: Thu, 25 Feb 2021 21:49:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 14:06:39.473619
• Title: Machine Biometrics -- Towards Identifying Machines in a Smart City Environment
• Title（参考訳）: 機械バイオメトリックス - スマートシティ環境におけるマシンの識別に向けて
• Authors: G.K. Sidiropoulos, G.A. Papakostas
• Abstract要約: 機械バイオメトリックスの概念は、初めてこの研究で提案されています。 エンジン挙動バイオメトリックスによる自動車識別について検討した。 実験の結果,提案するバイオメトリックスは,最大98%の精度で車両を識別できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper deals with the identification of machines in a smart city environment. The concept of machine biometrics is proposed in this work for the first time, as a way to authenticate machine identities interacting with humans in everyday life. This definition is imposed in modern years where autonomous vehicles, social robots, etc. are considered active members of contemporary societies. In this context, the case of car identification from the engine behavioral biometrics is examined. For this purpose, 22 sound features were extracted and their discrimination capabilities were tested in combination with 9 different machine learning classifiers, towards identifying 5 car manufacturers. The experimental results revealed the ability of the proposed biometrics to identify cars with high accuracy up to 98% for the case of the Multilayer Perceptron (MLP) neural network model.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スマート都市環境における機械の識別について述べる。 マシンバイオメトリックスの概念は、日常生活で人間と対話する機械のアイデンティティを認証する方法として、この研究で初めて提案されている。 この定義は、自動運転車やソーシャルロボットなどの現代において課せられる。 現代社会の一員として 活躍しています この文脈では,エンジンの挙動バイオメトリックスから自動車を識別する場合について検討する。 この目的のために22の音響特性を抽出し、その識別能力を9種類の機械学習分類器と組み合わせて5つの自動車メーカーを特定するためにテストした。 実験結果から,MLP(Multilayer Perceptron)ニューラルネットワークモデルの場合,提案されたバイオメトリックが最大98%の精度で車両を識別できることが明らかになった。

関連論文リスト

• Support Vector Machine for Person Classification Using the EEG Signals [0.4419843514606336]
  本稿では,この課題に対処するために,脳波信号を用いた個人識別を提案する。 脳波信号は、有望な認証可能性を提供し、活力検出のための新しい手段を提供し、それによって偽造攻撃を緩和する。 本研究では8チャンネルのOpenBCIヘルメットを用いて記録された12人の被験者の脳波データを特徴付ける疲労解析のために最初にコンパイルされたパブリックデータセットを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T14:03:58Z)
• in-Car Biometrics (iCarB) Datasets for Driver Recognition: Face, Fingerprint, and Voice [1.3980986259786223]
  生体計測データ(iCarB-Face、iCarB-Fingerprint、iCarB-Voice)には、顔ビデオ、指紋画像、音声サンプルを含む。 データは赤外線カメラ2台、指紋スキャナー2台、マイク2台で取得され、ボランティアは運転席に座っていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T10:52:15Z)
• Multi-Channel Time-Series Person and Soft-Biometric Identification [65.83256210066787]
  本研究は, 深層建築を用いて異なる活動を行う人間の記録から, 個人とソフトバイオメトリックスを同定する。 マルチチャネル時系列ヒューマンアクティビティ認識(HAR)の4つのデータセットに対する手法の評価を行った。 ソフトバイオメトリクスに基づく属性表現は、有望な結果を示し、より大きなデータセットの必要性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T07:24:51Z)
• Seamless Multimodal Biometrics for Continuous Personalised Wellbeing Monitoring [0.0]
  本研究は、新しいコンピュータビジョンとパターン認識手法の研究を通して、車内センシングの進歩に焦点を当てている。 主な焦点は心電図(ECG)バイオメトリックスであり、シームレスな運転監視の可能性で有名である。 健康モニタリングの話題では、グループ内のマルチモーダル感情認識のソリューションの改善と車内シナリオにおける活動・暴力認識が提案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T14:07:01Z)
• Facial Soft Biometrics for Recognition in the Wild: Recent Works, Annotation, and COTS Evaluation [63.05890836038913]
  制約のないシナリオにおける人物認識システムを強化するために,ソフトバイオメトリックスが果たす役割について検討する。 1) ソフトバイオメトリックスのマニュアル推定と,2) 市販オフザシェルフシステムによる自動推定の2つの仮定を考察する。 深層学習に基づく2つの最先端顔認識システムを用いた軟式生体計測実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T11:29:57Z)
• Evaluation of a User Authentication Schema Using Behavioral Biometrics and Machine Learning [0.0]
  本研究では,行動バイオメトリックスを用いたユーザ認証手法の作成と評価により,行動バイオメトリックスの研究に寄与する。 この研究で用いられる行動バイオメトリクスには、タッチダイナミクスと電話の動きがある。 2つのバイオメトリックスの異なる単一モーダルと多モーダルの組み合わせの性能を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-07T05:16:34Z)
• Mobile Behavioral Biometrics for Passive Authentication [65.94403066225384]
  本研究は, 単モーダルおよび多モーダルな行動的生体特性の比較分析を行った。 HuMIdbは、最大かつ最も包括的なモバイルユーザインタラクションデータベースである。 我々の実験では、最も識別可能な背景センサーは磁力計であり、タッチタスクではキーストロークで最良の結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:05:59Z)
• Benchmarking Quality-Dependent and Cost-Sensitive Score-Level Multimodal Biometric Fusion Algorithms [58.156733807470395]
  本稿では,BioSecure DS2 (Access Control) 評価キャンペーンの枠組み内で実施したベンチマーク研究について報告する。 キャンペーンは、約500人の中規模施設における物理的アクセス制御の適用を目標とした。 我々の知る限りでは、これは品質ベースのマルチモーダル融合アルゴリズムをベンチマークする最初の試みである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-17T13:39:48Z)
• Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of Recent Research [69.48907856390834]
  人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。 本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:14:33Z)
• Neuromorphic adaptive spiking CPG towards bio-inspired locomotion of legged robots [58.720142291102135]
  スパイクセントラルパターンジェネレーターは、外部刺激によって駆動される異なる移動パターンを生成します。 終端ロボットプラットフォーム(あらゆる脚ロボット)の移動は、任意のセンサーを入力として地形に適応することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-24T12:44:38Z)
• Brain-based control of car infotainment [0.0]
  本稿では,自動車のインフォテインメントメニューを制御するために,イベント関連電位(ERP)をランダムな実験パラダイムで誘導する,BCI(Brain-Computer Interface)を提案する。 対象特定モデルは、ターゲット刺激と非ターゲット刺激に対する脳波応答を分類するために、異なる機械学習アプローチで訓練された。 実験室内トレーニングセットと車内トレーニングセットのCAと,これらの条件における脳波反応の統計的差異は認められなかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-24T20:32:05Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。