$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

[해외논문] A 0.22–0.89 mW Low-Power and Highly-Secure Always-On Face Recognition Processor With Adversarial Attack Prevention

IEEE transactions on circuits and systems. a publication of the IEEE Circuits and Systems Society. II, Express briefs, v.67 no.5, 2020년, pp.846 - 850  

Kim, Youngwoo (Korea Advanced Institute of Science and Technology, School of Electrical Engineering, Daejeon) ,  Han, Donghyeon (Korea Advanced Institute of Science and Technology, School of Electrical Engineering, Daejeon) ,  Kim, Changhyeon (Korea Advanced Institute of Science and Technology, School of Electrical Engineering, Daejeon) ,  Yoo, Hoi-Jun (Korea Advanced Institute of Science and Technology, School of Electrical Engineering, Daejeon)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A low-power, highly secure, always-on face recognition (FR) processor is required for security applications. In this brief, a branch net-based early stopping FR (BESF) processor is proposed to prevent adversarial attacks for high security and consume low power for always-on operation. It shows a rec...

참고문헌 (21)

  1. Jeon, Dongsuk, Dong, Qing, Kim, Yejoong, Wang, Xiaolong, Chen, Shuai, Yu, Hao, Blaauw, David, Sylvester, Dennis. A 23-mW Face Recognition Processor with Mostly-Read 5T Memory in 40-nm CMOS. IEEE journal of solid-state circuits, vol.52, no.6, 1628-1642.

  2. 10.1109/VLSIC.2018.8502266 

  3. 10.1109/ISCAS.2019.8702661 

  4. 10.1109/ISCAS.2019.8702698 

  5. Defensive quantization When efficiency meets robustness lin 2019 

  6. MobileFaceNets Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices[J] chen 2018 

  7. 10.1109/ICB2018.2018.00033 

  8. Labeled faces in the wild: A database for studying face recognition in unconstrained environments huang 2007 

  9. 10.1109/MICRO.2016.7783725 

  10. Certified robustness to adversarial examples with differential privacy lecuyer 2018 

  11. Intriguing properties of neural networks szegedy 2013 

  12. Deep face recognition A survey wang 2018 

  13. 10.1109/CVPR.2019.00790 

  14. On the robustness of semantic segmentation models to adversarial attacks arnab 2017 

  15. Towards deep neural network architectures robust to adversarial examples gu 2014 

  16. 10.1145/2976749.2978392 

  17. 10.1109/ISSCC.2017.7870354 

  18. More Than One Billion Smartphones to Feature Facial Recognition in 2020 naiya 2018 

  19. Defense against universal adversarial perturbations akhtar 2017 

  20. Towards robust neural networks via random self-ensemble liu 2017 

  21. Condo, C., Gross, W.J.. Pseudo-random Gaussian distribution through optimised LFSR permutations. Electronics letters, vol.51, no.25, 2098-2100.

LOADING...

활용도 분석정보

상세보기
다운로드
내보내기

활용도 Top5 논문

해당 논문의 주제분야에서 활용도가 높은 상위 5개 콘텐츠를 보여줍니다.
더보기 버튼을 클릭하시면 더 많은 관련자료를 살펴볼 수 있습니다.

관련 콘텐츠

유발과제정보 저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로