情報処理学会 第79回全国大会講演要旨

近年ディープラーニングを用いて顔認識を技術に関する研究及び実用化が進められている.その一つの例として, Google が開発した, オープンソースの顔認識ソフトウェア FaceNet が存在する. FaceNetは, 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) を使用しており, 高い認識率での処理が可能である. しかし, CNNの利用においては, Adversarial Example によって誤認識を起こすという特有の問題がある. 本稿では, FaceNet を対象に Adversarial Example を生成し検知率や誤検知について調査を行い, その脆弱性について評価を行う.