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指紋認証プログラムの開発

観 榎本

株式会社Glambeat - アルゴリズム開発リーダー

About my work experience

従来の指紋認証は、指紋の渦の中心からの特徴的な部分(指紋の三角形に見える部分など)の位置を検出することで指紋を見分けているそうです。 僕は別のアプローチとして、機械学習による画像分類で同じことができないかと思い、あるベンチャー企業でのインターンシップでのテーマとして、開発していました。 まず普通のCNN(畳み込みニューラルネットワーク)で、50人分の指紋画像を読み込ませて分類させるというアプローチをとりました。訓練データとして50人×3枚ずつ訓練させ、それぞれ2枚ずつでテストしてみました。しかし、精度が50%前後しかでないため、ResNetという手法を実装したところ、62%まで向上しました。 まだ改善点もたくさんあるのでしょうが、今回はここで開発は終了し、ResNetの原論文を読むなど、まだまだ少ない機械学習関連の知識をネットで調べるなどして学びました。 実用的には本人かそうでないかの2値分類で十分ではありますが、50値分類でもうまくいけばなおよかろうというのがあえて50値分類にした動機です。 言語はpythonで、ライブラリはpytorchを用いています。

Difficulties I faced

機械学習、特に多クラス分類についての知識をつけることができましたが、次は自然言語処理関連の技術にも触れてみたいと好奇心が湧いてきました。

What I learned

機械学習、とくに多クラス分類関連の最新の話題まである程度理解を深めることができました。

株式会社Glambeat - アルゴリズム開発リーダー
現在京大理学部4回生の、榎本観です。専攻は物理学、量子情報です。積極的に情報学科の授業も受講するなど、コンピュータサイエンスについても学んでいます。プログラミングについては、python,C,C++が使え、特にpythonに習熟しています。 一番興味があるのは量子アニーリングとその周辺のアルゴリズム、数学で、Jijで論文実装及び研究のインターンをしています。 ブログ:http://enomotokan.com/ ツイッター:https://twitter.com/EnomotoKan
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