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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-05-29 16:15 クラウドサーバーでモデル学習を可能とするプライバシー保護セマンティックセグメンテーション法 ○末吉保稀・堀尾虹輝・西川清史・貴家仁志（都立大）  IT2025-7 EMM2025-7 |
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| 抄録 | （和） | プライバシー保護を考慮したセマンティックセグメンテーションの手法を提案する．提案法は，テスト画像に加え，モデル学習に使用される画像に対しても知覚暗号化を適用できる．この特徴は，先行研究では信頼性を仮定できないクラウドサーバー上において，テスト画像に限定されていた視覚情報保護を，モデル学習の画像も含めて可能とする．さらに，提案法は，非暗号化時と同等の精度を有するモデルを構築することができる．本稿では，Vision Transformer（ViT）の埋め込み構造に基づくドメイン適用法よって上述の性能を達成する．実験では，モデルとしてViTに基づくSETR（Segmentation Transformer）を例にして，提案法の有効性をセグメンテーションの精度の視点から確認する． |
| （英） | We propose a privacy-preserving semantic segmentation method that can apply perceptual encryption to images used for model learning in addition to test images. This feature makes it possible to protect visual information, which was previously limited to test images, including images used for model training on cloud servers whose reliability cannot be assumed. In addition, it provides almost the same accuracy as that of unencrypted images. The above performance is achieved by using a domain adaptation technique on the embedding structure of the Vision Transformer (ViT). In experiments, the effectiveness of the proposed method is confirmed in terms of the accuracy of semantic segmentation under the use of Segmentation Transformer (SETR) with ViT as a model as an example. | |
| キーワード | （和） | セマンティックセグメンテーション / Vision Transformer / 画像暗号化 / プライバシー保護 / / / / |
| （英） | Semantic Segmentation / Vision Transformer / Image Encryption / Privacy-preserving / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 38, EMM2025-7, pp. 37-42, 2025年5月. | |
| 資料番号 | EMM2025-7 | |
| 発行日 | 2025-05-22 (IT, EMM) | |
| 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 | IT2025-7 EMM2025-7 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT EMM |
| 開催期間 | 2025-05-29 - 2025-05-30 |
| 開催地（和） | 長崎大学 文教キャンパス |
| 開催地（英） | Nagasaki University |
| テーマ（和） | 情報セキュリティ，情報理論，情報ハイディング，一般，フレッシュマンセッション |
| テーマ（英） | Information Security, Information Theory, Information Hiding, etc., Freshman session |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2025-05-IT-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | クラウドサーバーでモデル学習を可能とするプライバシー保護セマンティックセグメンテーション法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A privacy-preserving semantic segmentation method that enables model training on cloud servers |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | セマンティックセグメンテーション / Semantic Segmentation |
| キーワード(2)（和/英） | Vision Transformer / Vision Transformer |
| キーワード(3)（和/英） | 画像暗号化 / Image Encryption |
| キーワード(4)（和/英） | プライバシー保護 / Privacy-preserving |
| 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） | 末吉 保稀 / Homare Sueyoshi / スエヨシ ホマレ |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： TMU) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堀尾 虹輝 / Kouki Horio / ホリオ コウキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： TMU) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西川 清史 / Kiyoshi Nishikawa / ニシカワ キヨシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： TMU) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： TMU) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-05-29 16:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | IT2025-7, EMM2025-7 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.37(IT), no.38(EMM) |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-05-22 (IT, EMM) |
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