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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-02-29 15:00 人物再同定のための画像のプライバシー保護加工手法の実装と評価 ○山口純平・名田 元・大内結雲・安部登樹（富士通）  BioX2023-73 CNR2023-40 |
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| 抄録 | （和） | 近年，機械学習の進歩により防犯カメラ等を活用した高精度な人物解析が可能になってきており， このような技術を活用する際の生活者のプライバシー保護が重要な課題となっている． 人物再同定におけるプライバシー保護技術として 人物領域のぼかしやピクセル化などが提案されているものの， プライバシー保護と人物再同定の精度がトレードオフになることが示されている． そこで本稿では， 顔認証や画像認識において高いプライバシー保護と精度を達成している 機械学習を用いた2つの画像加工手法を人物再同定に対して実装し評価した． 1つ目のLearnable Privacy Budgets in Frequency Domainは 高いプライバシー保護を実現するものの， 精度を維持することや画像の加工時間が課題になることを示した． 2つ目のProtective Perturbationは 高いプライバシー保護を実現しつつ加工なしと同等の精度を達成し，加工時間も高速であるが， 特定の色が加工されにくく視認性が残ってしまうことが課題になることを示した． |
| （英） | Advances in machine learning have enabled high-accuracy tracking of individuals using surveillance cameras, making the development of privacy-preserving methods for such technology a critical issue. While image processing techniques such as blurring and pixelation have been proposed as privacy-preserving methods for person re-identification, these techniques have been found to create a trade-off between protection rate and re-identification accuracy. In this paper, we implement and evaluate two machine learning-based image processing methods that have achieved high protection rates and accuracy in privacy preservation for face and image recognition. Our results indicate that the first method, Learnable Privacy Budgets in Frequency Domain, provides a high protection rate, but it lacks accuracy and takes a long processing time. Additionally, our results show that the second method, Protective Perturbation, offers a high protection rate and accuracy, and possesses fast processing performance. However, there is a problem in that specific colors are hard to be process, resulting in the original colors being left intact. | |
| キーワード | （和） | 人物再同定 / プライバシー保護 / 画像加工 / / / / / |
| （英） | Person re-identification / privacy-preserving / image transformation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 394, BioX2023-73, pp. 18-23, 2024年2月. | |
| 資料番号 | BioX2023-73 | |
| 発行日 | 2024-02-22 (BioX, CNR) | |
| 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) | |
| PDFダウンロード | BioX2023-73 CNR2023-40 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CNR BioX |
| 開催期間 | 2024-02-29 - 2024-03-01 |
| 開催地（和） | NHK放送技術研究所 |
| 開催地（英） | NHK Science & Technology Research Laboratories |
| テーマ（和） | バイオメトリクスとコミュニケーション、および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | BioX |
| 会議コード | 2024-02-CNR-BioX |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 人物再同定のための画像のプライバシー保護加工手法の実装と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Implementation and Evaluation of Privacy-Preserving Image Transformation Methods for Person Re-identification |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 人物再同定 / Person re-identification |
| キーワード(2)（和/英） | プライバシー保護 / privacy-preserving |
| キーワード(3)（和/英） | 画像加工 / image transformation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 山口 純平 / Junpei Yamaguchi / ヤマグチ ジュンペイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 富士通株式会社 (略称： 富士通) Fujitsu Limited (略称： Fujitsu) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 名田 元 / Hajime Nada / ナダ ハジメ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富士通株式会社 (略称： 富士通) Fujitsu Limited (略称： Fujitsu) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大内 結雲 / Yumo Ouchi / オオウチ ユウモ |
| 第3著者 所属（和/英） | 富士通株式会社 (略称： 富士通) Fujitsu Limited (略称： Fujitsu) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 安部 登樹 / Narishige Abe / アベ ナリシゲ |
| 第4著者 所属（和/英） | 富士通株式会社 (略称： 富士通) Fujitsu Limited (略称： Fujitsu) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-02-29 15:00:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | BioX |
| 資料番号 | BioX2023-73, CNR2023-40 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.394(BioX), no.393(CNR) |
| ページ範囲 | pp.18-23 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-02-22 (BioX, CNR) |
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