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電気電子部会

2月度,6月度講演会≪Pe-CPD≫収録動画公開のお知らせ

平素より部会活動にご理解ご支援を賜り、誠に有難うございます。
電気電子部会6月度講演会の収録動画及び講演資料を日本技術士会HPで公開いた
しましたので、お知らせいたします。
遅れましたことをお詫び申し上げます。

また、中部本部開催の2月度講演会につきましても収録動画が公開されましたの
でご紹介いたします。

電気電子部会ではコロナ禍の対応として講師と少人数の主催者のみで講演の収録
を行い、本会HPの会員向けコーナーで公開することとしています。

この興味深く、貴重なご講演を、日本技術士会HPの「《Pe-CPD》CPD」にて、
自己研鑽の対象としていただくようお勧めいたします。

【ご紹介:中部本部開催 2月度講演会】
■演題:「自動運転の民主化−Autowareの世界−」
■講師:二宮芳樹氏
    (名古屋大学 未来社会創造機構 特任教授、
     株式会社ティアフォー CSTO フォロー)

【電気電子部会 6月度講演会】
■演題:「AI(ディープラーニング)で飛躍的に進化する顔画像識別技術」
■講師:澤田雅之氏
    (澤田雅之技術士事務所 技術士(電気電子)、
     元警察大学校警察情報通信研究センター所長)
■内容:
 顔識別技術は、顔画像同士のマッチングではなく、各顔画像から生成した「顔
 特徴ベクトル」間の距離計算により類似度を算定し、瞬時に検出・抽出する。
 ディープラーニングを用いた場合のこの動作原理は、「人の顔」が写っている
 領域を個々に特定し、顔画像から様々な特徴を抽出し、「顔特徴ベクトル」を
 作成し、検索・照合したい顔画像と検索・照合の対象となる顔画像との間の類
 似度を算定して行う。
 米国立標準技術研究所では、顔認識技術に係る各種の評価試験を2000年以来
 実施している。今回、2013年の試験結果(AI無し)と2018年(AI活用)の
 2つの試験結果を比較し、顔認識検索において、ディープラーニングの活用に
 より「本人見逃し率」の精度が、飛躍的に向上したことについての詳細を、AI
 による顔認識技術の現状を、講師のお人柄あふれるお話を通じて、熱く、詳細
 にご講演いただきました。
 ご講演は、次の章立てで行われました。
 1 「人の目」を遥かに凌駕する顔識別技術
 2 顔識別に用いるディープラーニングの基礎
 3 CNNの全体構成と顔識別に向けたディープラーニング
 4 米国立標準技術研究所の顔認識技術に係るベンダーテスト(FRVT)
 5 顔識別技術におけるディープラーニングの効能・効果
 最後に、顔識別技術における人種バイアスの問題があり、これを解決するのは、
 ディープラーニングを活用した顔識別技術における識別精度の向上であり、こ
 の向上には、反復学習の充実強化が最も重要なファクターであると締めくくら
 れました。

●収録動画
 日本技術士会HP≪Pe-CPD≫で公開中です。下記リンクをご覧下さい。
 https://www.engineer.or.jp/kaiin/password/cpd/pecpd001.php
 ※会員ID、パスワードが必要です。

●講演資料PDFデータ
 講演資料PDFデータを日本技術士会 電気電子部会HPで公開しています。
 下記リンクをご覧下さい。
 https://www.engineer.or.jp/members/c_dpt/elect/topics/007/007292.html
 ※会員ID、パスワードが必要です。

よろしくお願いいたします。

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