講演抄録/キーワード |
講演名 |
2022-06-16 15:05
Vision Transformerを用いた圧縮可能暗号化画像の分類 ○濱野元輝・今泉祥子(千葉大)・貴家仁志(都立大) CAS2022-8 VLD2022-8 SIP2022-39 MSS2022-8 |
抄録 |
(和) |
本稿では,学習済みモデルの保護を考慮するとともに,圧縮可能暗号化方式であるEncryption-then-Compression(EtC)システムで暗号化された画像に対して,分類精度の低下を一切生じさせない手法を提案する.提案法では,プレーン画像によりVision Transformer(ViT)モデルの学習を行い,そのモデルに対して暗号化を施すことで,正規ユーザのみがモデルを利用可能とするよう制約を与える.正規ユーザはモデルの暗号鍵を用いて分類対象となる画像を暗号化し,すでに暗号化されているモデルを用いて画像分類を行う.提案法では,EtC システムによる暗号化を導入することで,分類精度を低下させることなく,国際標準方式による高い圧縮効率を達成する. |
(英) |
In this paper, we propose an image classification method for compressible encrypted images without losing classification accuracy. First, we train a vision transformer (ViT) model by using plain images. The trained ViT model is then encrypted with a key. In contrast, test images are supposed to be encrypted with an encryption-then-compression method with the same key as that used for encrypting the model. Accordingly, the proposed method also protects the trained model so that only authorized users can utilize the performance of the model. |
キーワード |
(和) |
Vision transformer / encryption-then-compressionシステム / 暗号化領域 / 画像分類 / / / / |
(英) |
Vision transformer / encryption-then-compression system / encrypted domain / image classification / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 77, SIP2022-39, pp. 40-45, 2022年6月. |
資料番号 |
SIP2022-39 |
発行日 |
2022-06-09 (CAS, VLD, SIP, MSS) |
ISSN |
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) |
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CAS2022-8 VLD2022-8 SIP2022-39 MSS2022-8 |
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