講演抄録/キーワード |
講演名 |
2019-02-20 14:45
秘匿OMP演算を用いた暗号化画像のクラス分類 ○仲地孝之(NTT)・貴家仁志(首都大東京) ITS2018-84 IE2018-105 |
抄録 |
(和) |
近年、SNSなどネット上の個人に関連する映像の爆発的な増加や公共の場における監視カメラ台数の増加に伴い、プライバシー保護が新たな課題として発生している。SNSや監視カメラなどの膨大な映像の処理は、特に急速に普及してきているエッジ/クラウド上での処理が増えることが予想される。しかしながら、その利用はサービス提供者の信頼性を前提にしている。本稿では、エッジ/クラウドでの利用を想定し、スパースコーディングを用いたランダムユニタリ変換に基づく暗号化画像のクラス分類法について提案する。提案法を人物を含む画像とそれ以外の画像で構成されるINRIA Person Dataset に適用し、暗号化しない画像に対するクラス分類法と比較して、推定性能が劣化しないことをシミュレーションにより確認する。 |
(英) |
Currently, huge amounts of image/video are being recorded and uploaded every day by surveillance systems or SNS services etc. Recent popularized edge/cloud computing is widely used for handling and analysis such huge amount of image/video data. However, the cloud computing has some serious issues for end users, such as unauthorized use and leak of data, and privacy compromise, due to unreliability of providers and some accident. In this manuscript, we propose an encrypted image classification method by using secure sparse coding based on a random unitary transform. We carry out experiments of detecting human in images on the INRIA person dataset. It is shown that the encrypted mage classification method enables us to not only protects images, but also have the same classification performance as that of sparse coding with unprotected images. |
キーワード |
(和) |
画像のクラス分類 / スパースコーディング / 辞書学習 / K-SVD法 / ランダムユニタリ変換 / 秘匿演算 / / |
(英) |
Image Classification / Sparse Coding / Dictionary Learning / K-SVD / Random Unitary Transform / Secure Computation / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 450, IE2018-105, pp. 227-232, 2019年2月. |
資料番号 |
IE2018-105 |
発行日 |
2019-02-12 (ITS, IE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
ITS2018-84 IE2018-105 |
研究会情報 |
研究会 |
ITS IE ITE-MMS ITE-HI ITE-ME ITE-AIT |
開催期間 |
2019-02-19 - 2019-02-20 |
開催地(和) |
北海道大学 |
開催地(英) |
Hokkaido Univ. |
テーマ(和) |
画像処理および一般 |
テーマ(英) |
Image Processing, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
IE |
会議コード |
2019-02-ITS-IE-MMS-HI-ME-AIT |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
秘匿OMP演算を用いた暗号化画像のクラス分類 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Encrypted Image Classification by Using Secure OMP Computation |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
画像のクラス分類 / Image Classification |
キーワード(2)(和/英) |
スパースコーディング / Sparse Coding |
キーワード(3)(和/英) |
辞書学習 / Dictionary Learning |
キーワード(4)(和/英) |
K-SVD法 / K-SVD |
キーワード(5)(和/英) |
ランダムユニタリ変換 / Random Unitary Transform |
キーワード(6)(和/英) |
秘匿演算 / Secure Computation |
キーワード(7)(和/英) |
/ |
キーワード(8)(和/英) |
/ |
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
仲地 孝之 / Takayuki Nakachi / ナカチ タカユキ |
第1著者 所属(和/英) |
日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ |
第2著者 所属(和/英) |
首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metro. Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第3著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2019-02-20 14:45:00 |
発表時間 |
15分 |
申込先研究会 |
IE |
資料番号 |
ITS2018-84, IE2018-105 |
巻番号(vol) |
vol.118 |
号番号(no) |
no.449(ITS), no.450(IE) |
ページ範囲 |
pp.227-232 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2019-02-12 (ITS, IE) |
|