PerturbationCity: プライバシ保護合成ビデオ

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-10-15
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: PerturbationCity: プライバシ保護合成ビデオ
• タイトル / 言語: en
• タイトル: PerturbationCity: Privacy Preserving synthetic video
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: プライバシ保護, 差分プライバシ, 合成ビデオ
• 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: 富士通株式会社
• 著者所属: 富士通株式会社
• 著者所属: 明治大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Meiji University
• 著者名: 牛田, 芽生恵; 松山, 佳彦; 菊池, 浩明
• 著者名(英): Mebae, Ushida; Yoshihiro, Matsuyama; Hiroaki, Kikuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 映像による人物のトラッキング技術は人流解析など様々な用途に利用できる．トラッキングのために利用した映像は，プライバシ保護の観点で，利用後は即刻破棄することが望ましい．しかし，トラッキング技術のために利用した映像の一部を，二次利用したい場合があるため，トラッキングに利用した映像の一部を加工し，安全に活用できるようにしたい．しかし，ぼかしやスケルトン化などプライバシを保護する技術は古くから存在するが, どの程度プライバシが保証されているかといった定量的な評価が難しく予期せぬプライバシリークが起こることが多い．そこで，本論文では，差分プライバシの概念を応用し，定量評価可能な映像のプライバシ保護技術を提案する．提案方式では，取得した映像から一部を切り出し，ビデオに映るスケルトン化し，かつ人物映像を一定確率で，切り出したビデオ外のスケルトン化した人物映像と置換することで，スケルトン化した人物から個人が推定されることがあったとしても，ビデオ撮影時刻に撮影場所にいたことを否認することができることを保証する．本論文では提案方式を持ちいたプライバシ保護合成ビデオを作成するシステムPerturbationCity を提案し，提案方式の安全性の評価と，PRWデータセットを用いた有用性評価の結果を報告する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Video-based person tracking technology can be used for various applications, such as people flow analysis. The video used for tracking should be destroyed immediately after use in order to protect privacy. However, there are cases where we want to use a part of the video used for tracking technology for secondary use, so we want to process a part of the video used for tracking so that it can be used safely. However, although privacy preserving techniques such as blurring and skeletonisation have existed for a long time, it is often difficult to quantitatively evaluate how much privacy is guaranteed and unexpected privacy leaks often occur. In this paper, we apply the concept of differential privacy and propose a privacy preserving technique for video that can be quantitatively evaluated. The proposed method cuts out a part of the captured video, skeletonises it in the video and replaces the person image with a skeletonised person image outside the cut-out video with a certain probability, thereby guaranteeing that the person was at the shooting location at the time the video was recorded, even if the person can be estimated from the skeletonised person image. The proposed method guarantees that it is possible to deny that the person was at the location at the time the video was taken, even if the person is inferred from the skeletonised person. In this paper, we propose a system PerturbationCity for creating privacy-preserving synthetic videos based on the proposed method, and report the results of the privacy evaluation of the proposed method and the evaluation of its usefulness using the PRW dataset.
• 書誌情報: コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集; p. 1846-1853, 発行日 2024-10-15
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会