博士課程後期のXinyue Niuさんが筆頭著者として執筆した以下の論文が，IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Scienceに採択されました！
Xinyue Niu and Akira Furui
Calibration-free Cross-Gesture EMG Biometrics for Personal Identification and Verification
IEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity Science (accepted).
この研究では，登録時と認証時で異なるジェスチャを用いても，事前のキャリブレーションなしに個人を識別・認証できる表面筋電位（sEMG）バイオメトリクスの枠組みを提案しています．提案手法DADA-Netは，二重の敵対的学習と分布整合を組み合わせて個人とジェスチャの表現を分離し，未知のジェスチャにも汎化する個人表現を獲得します．2つの公開データセットを用いた評価実験により，特に未知ジェスチャの条件で既存手法を上回る性能を示すとともに，手首の筋電位がウェアラブル機器での認証に適していることを示しました．
本論文は，Niuさんが本研究室に加わってから初めてのジャーナル論文であり，博士論文の一部となる予定です．Niuさん，おめでとうございます！