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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-02 15:10 L0ノルム最小化における秘匿スパース表現を用いたパターン認識法 ○仲地孝之・Yitu Wang（NTT）・貴家仁志（首都大東京）  EA2019-130 SIP2019-132 SP2019-79 |
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| 抄録 | （和） | 本稿ではL0ノルム最小化における秘匿スパース表現を用いたパターン認識法を提案し、その性能を評価する。スパースコーディングは、大量のデータの中から有為な情報を抽出する情報処理モデルとして注目されている。画像処理やデータ解析などをはじめ多数の分野に応用されており、その有効性が認められている。このような背景のもと、秘匿画像から画像圧縮やパターン認識を行う秘匿スパースコーディングが提案されている。しかしながら、従来法では画像の視覚的情報に関するプライバシーを保護することができる一方、スパース係数は秘匿されていない。この場合、スパース係数を統計的に解析することに よって、認識パターンなどの統計的情報が漏れる可能性がある。本稿では、スパース係数も秘匿したままパターン認識が可能な方法を提案する。シミュレーションでは、提案法を顔画像認識へ適用し、秘匿画像から人物を特定することが可能であるとともに、認識パターンも秘匿可能なことを示す。 |
| （英） | In this paper, we propose a privacy-preserving pattern recognition method using encrypted sparse representations in L0 norm minimization, and evaluate the effectiveness of the proposed scheme. Sparse modeling is drawing attention as an information processing model for extracting useful information hidden in a large amount of data. The effectiveness of sparse coding has been confirmed in the areas of image processing, and data analysis etc. Previously, we proposed secure sparse coding for image compression and pattern recognition which works in the encrypted domain. However, the estimated sparse coefficients are not encrypted while the input images are encrypted. It leads potential risks that some information of data statistics can leak through the statistical analysis of the extracted sparse coefficients. We propose a pattern recognition method while keeping sparse coefficients encrypted. Finally, we demonstrate its excellent recognition performance and the security strength for face recognition. | |
| キーワード | （和） | パターン認識 / 顔画像認識 / スパースコーディング / スパース表現 / ランダムユニタリ変換 / 秘匿演算 / / |
| （英） | Pattern Recognition / Face Recognition / Sparse Coding / Sparse Representations / Random Unitary Transform / Secure Computation / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 440, SIP2019-132, pp. 169-174, 2020年3月. | |
| 資料番号 | SIP2019-132 | |
| 発行日 | 2020-02-24 (EA, SIP, SP) | |
| 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 | EA2019-130 SIP2019-132 SP2019-79 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP EA SIP |
| 開催期間 | 2020-03-02 - 2020-03-03 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Industry Support Center |
| テーマ（和） | 音声，応用／電気音響，信号処理，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2020-03-SP-EA-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | L0ノルム最小化における秘匿スパース表現を用いたパターン認識法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Pattern Recognition Method Using Secure Sparse Representations in L0 Norm Minimization |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | パターン認識 / Pattern Recognition |
| キーワード(2)（和/英） | 顔画像認識 / Face Recognition |
| キーワード(3)（和/英） | スパースコーディング / Sparse Coding |
| キーワード(4)（和/英） | スパース表現 / Sparse Representations |
| 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） | Yitu Wang / Yitu Wang / オウ イト |
| 第2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3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ |
| 第3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.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-02 15:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | EA2019-130, SIP2019-132, SP2019-79 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.439(EA), no.440(SIP), no.441(SP) |
| ページ範囲 | pp.169-174 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-24 (EA, SIP, SP) |
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