匿名センシングデータの人・モノ・動作の特性への因子分解
| 体系的番号 |
JPMJPR2135 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR2135 |
研究代表者 |
豊浦 正広 山梨大学, 大学院総合研究部, 准教授
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| 研究期間 (年度) |
2021 – 2024
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| 概要 | 世界で個人特定情報の取得を許容しない流れは強まる方向にあります．本研究では，顔画像や個人照合を伴わない匿名センシングデータからでも，高精度な動作認識と同じ人によるデータの追跡の実現を目指します．センシングデータを人・モノ・動作の特性へと因子分解することで，互いの影響を排除して認識できるようにします．研究の実現によって，高度なデータ収集・流通・蓄積・解析が可能な匿名ビッグデータの構築に貢献します．
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| 研究領域 | IoTが拓く未来 |
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