人物領域と背景領域双方のプライバシ保護のための画像生成システムの作成

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2024-12-07
• タイトル: 人物領域と背景領域双方のプライバシ保護のための画像生成システムの作成
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Building of an image generation system for protecting privacy in both human and background regions
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良工業高等専門学校
• 著者所属: 奈良工業高等専門学校
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology (KOSEN), Nara College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology (KOSEN), Nara College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 林, 正悟; 山口, 智浩; 安本, 慶一; 松井, 智一
• 著者名(英): Shogo, Hayashi; Tomohiro, Yamaguti; Keiithi, Yasumoto; Tomokazu, Matsui
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，宅内行動認識にはカメラや音声センサが活用されているが，カメラはプライバシ侵害の懸念があり，従来のマスキング処理では行動認識精度が低下する問題がある．本研究では，DeepPrivacy2 を用いて人物を架空の存在に置き換える手法に加え，背景も匿名化することで，画像全体のプライバシを保護しながら，画像内の人物の行動的特徴が加工前と比べてなるべく変化がないような画像生成システムを提案し，作成する．提案手法では撮影した画像を人物領域と背景領域に分割し，それぞれ別々の画像生成 AI を用いて匿名化を行い，匿名化した領域同士を元の位置に合成した画像を出力する．また，システム作成後に被験者実験を行い，提案手法がプライバシ保護に優れているかどうかを評価する．また行動認識用ツールを用いて加工前と加工後の画像をそれぞれ分析し，提案手法の匿名加工の定量的評価を行う．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, in-home activity recognition has utilized cameras and audio sensors; however, cameras raise privacy concerns, and traditional masking techniques can degrade recognition accuracy. This study proposes and develops an image generation system that, by employing DeepPrivacy2 to replace individuals with fictitious entities and anonymizing the background, protects the privacy of the entire image while preserving the behavioral features of individuals as much as possible compared to the original image. The proposed method involves segmenting captured images into person and background regions, anonymizing each using separate image generation AIs, and then recombining the anonymized regions into their original positions to produce the final image. After system development, we will conduct experiments with participants to evaluate the effectiveness of the proposed method in privacy protection. Additionally, we will perform quantitative assessments of the anonymization by analyzing both the original and processed images using activity recognition tools.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11253943
• 書誌情報: 研究報告情報システムと社会環境（IS）; 巻 2024-IS-170, 号 6, p. 1-8, 発行日 2024-12-07
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8809
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会