研究業績：詳細表示
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研究業績：詳細表示 |
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| 著者 | 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 |
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| 題目 | 単眼深度推定モデルの敵対的サンプルを用いたスクリーンカメラ通信のシミュレーションによる検証 |
| 出典 | 電子情報通信学会技術研究報告, WBS2023-6, pp.29-34 |
| 要約 | A screen-camera communication has been proved that it is cost-efficient and intuitive to common users. Furthermore, hidden screen-camera communication can transfer both data and visible information at the same time. In this study, we evaluate a hidden screen-camera communication system using adversarial examples on a convolutional neural network (CNN) depth estimation model. An adversarial can change the output of the model by only a slight change of the input, so the data can be embedded into the output to achieve hidden screen-camera communication. Also, to provide robustness against channel noise for the adversarial example, which is vulnerable to noise, we introduce Expectation over Transformation (EOT). We examine the validity of this communication method EOT with simulation of a noisy environment and manage to get BER under 0.035 despite the noisy environment. |
| Authors | C.S. Lee, H. Okada, T. Wada, C. Ben Naila, M. Katayama |
| Title | Simulation Evaluation of Hidden Screen-Camera Visible Light Communications Using Adversarial Examples on Depth Estimation Model |
| Authority | IEICE Technical Report, WBS2023-6, pp.29-34 |
| Summary | スクリーンカメラ通信はその低コストと直観性から有効性が広く認められている．さらに，隠しスクリーンカメラ通信は画像などの視覚情報とデータを同時に送信することができるが，一定水準の通信信頼性と視覚品質が要求される．本研究では，深層学習モデルの敵対的サンプルを用いたスクリーンカメラ通信の検証を行う．敵対的サンプルは微小な変化で対象モデルの出力を変えることができ，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スクリーンカメラ通信を行うことができる．また，Expectation over Transformation (EOT)技術の導入により敵対的サンプルの弱点であるノイズへの耐性を図る．本研究ではこの通信方式の雑音のある環境での有効性を通信路シミュレーションによって検証し，雑音がある環境でも0.035以下の誤り率(BER)を得ることができた． |
| 年月 | 2023年5月 |
| DOI/Handle | |
| 開催場所 | 東京 |
| 研究テーマ | 4G/5G/次世代移動体通信システム 可視光通信／光無線通信 機械学習 |
| 言語 | 日本語 |
| 原稿/プレゼン資料 |  /  (ローカル限定) |
