多次元データK匿名化としての顔画像匿名化

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2019-10-14
• タイトル: 多次元データK匿名化としての顔画像匿名化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Face Image Anonymization as an Application of Multidimensional Data K-Anonymizer
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: K匿名化，顔画像，高次元，StyleGAN，ニューラルネットワーク
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院
• 著者所属: 慶應義塾大学大学院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology Keio University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Technology Keio University
• 著者名: 中村, 太一; 西, 宏章
• 著者名(英): Taichi, Nakamura; Hiroaki, Nishi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年のデータ通信網の発展や計算機処理能力の進歩によって日々扱うデータの量は飛躍的に増大している．このデータを分析し，利活用することで将来的なイノベーションが起こることが期待されるが，同時にプライバシの侵害も問題視されるようになった．例えば，SNS上では，画像の公開がそこに写る他人の肖像権の侵害へつながりかねない．従来から個人情報を保護しつつデータ公開するために，匿名化の研究が行われてきたが，画像のような高次元データの匿名化は従来の研究では次元間の複雑な関係を考慮した匿名化を行っていなかった．そのため，匿名化によるデータの意味的な損失が大きくなる傾向にあった．本論文は，高次元なデータの1つである顔画像の匿名化について考えた．提案手法MIKUはStyleGANの潜在空間を利用することで，次元間の関係も考慮しつつ匿名化する．これによって，提案手法は直接画像を匿名化する従来手法に比べて，より画像の質を保ったまま匿名化する事ができる．のことをFIDによる定量的な結果と出力された画像の定性的な評価を従来手法と比べることによって確かめた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The recent development of a data communication network and the improvement of computational power rapidly increased the amount of data we see in our daily lives. Meanwhile, privacy violation from the data has come up for discussion. Anonymization technologies have been studied for disclosing data under the condition of privacy preservation. However, conventional high-dimensional data anonymization has not considered complex relationships between dimensions. Therefore, the semantic loss of data by anonymizing tends to increase. In this paper, we proposed MIKU, an anonymization algorithm focusing on face image as a typical example of high dimensional data. MIKU anonymizes face images by considering the relationship between dimensions by using the latent space of StyleGAN, meanwhile, the conventional method directly anonymizes images. The effect of using the latent space was confirmed by comparing the quantitative results of FID and the qualitative evaluation of the output image with the conventional method.
• 書誌レコードID / 識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 関連識別子: ISSN 1882-0840
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2019論文集; 巻 2019, p. 1462-1468, 発行日 2019-10-14
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会