暗号カメラと暗号画像認識によるセンサレベルビジュアルプライバシー保護
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20K20628
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
長原 一 大阪大学, データビリティフロンティア機構, 教授 (80362648)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
香川 景一郎 静岡大学, 電子工学研究所, 教授 (30335484)
日浦 慎作 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (40314405)
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| Project Period (FY) |
2020-07-30 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥25,740,000 (Direct Cost: ¥19,800,000、Indirect Cost: ¥5,940,000)
Fiscal Year 2023: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2021: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2020: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
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| Keywords | コンピュテーショナルフォトグラフィ / ディープオプティクス / プライバシー / プライバシ |
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| Outline of Research at the Start |
カメラで人を観測することでのプライバシー問題が社会問題化している。本研究ではセンサ上の光学像そのものをスクランブルする暗号カメラを提案する。センサでのサンプリング前にシーンを第三者に理解できない形へ光学的にスクランブル化し、符号化読み出しを行うことで、画像がデジタル化される前のセンサレベルでのビジュアルプライバシー保護を実現する。また、暗号カメラで撮影された暗号画像から復元を介さず、直接認識する新たな画像認識フレームワーク「暗号画像認識」を提案し、そのモデルや学習手法についての研究を行う。
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| Outline of Annual Research Achievements |
Society5.0社会実現が叫ばれる中、ビッグデータ活用はサイバースペースにとどまらず、実世界でのユーザの行動履歴をカメラなどで取得し、活用することが期待されている。現在、携帯電話やスマートスピーカなどの様々なIoT機器はカメラを搭載し、深層学習による画像認識の精度が向上したことから、このような実世界情報のセンシングや活用が現実味を帯びてきている。一方で、カメラで人を観測することでのプライバシー問題も社会問題化している。本研究ではセンサ(撮像素子)上の光学像そのものをスクランブルする暗号カメラを提案する。センサでのサンプリング前にシーンを第三者に理解できない形へ光学的にスクランブル化し，符号化読み出しを行うことで、画像がデジタル化される前のセンサレベルでのビジュアルプライバシー保護を実現する。また、暗号カメラで撮影された暗号画像から復元を介さず、直接認識する新たな画像認識フレームワーク「暗号画像認識」を提案し、そのモデルや学習手法についての研究をおこなう。これまでのカメラは、レンズにより像をセンサ面に集光し、ぼけのない画像輝度を均一な矩形配置の画素でサンプリングすることを前提に設計されてきた。本研究で提案する暗号カメラは、レンズを用いず光学マスクによりスクランブルし、ランダムや加算読み出しをおこなうことから、従来のインパルスサンプリングやナイキストサンプリングとは全く異なる新たなセンシングアプローチの提案であると言える。さらには、従来の暗号化は、デジタル化されたものを前提としてきたが、光学系や電子回路を用いたアナログ的暗号化を行う点も斬新である。さらには、画像をデジタル化する前に暗号化するセンサレベルのプライバシー保護を提案している点が、これまでなかった画期的な点である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は，符号化カメラの画像からプライバシーを保護しながらアクション認識を行う研究を行なった．カメラの光学ボケやセンサの量子化パラメータ，イベントカメラのパラメータを認識器と共に最適化することで，認識率を落とすことなく，画像の視認性を悪化させることで，撮影画像の見かけのプライバシーを保護できることを示した．この研究成果を国際会議にて発表を行なった．
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度は，光学パラメータとしてボケのサイズのみを最適化の対象としていたが，本年度は本研究の提案である符号化パターンの探索を行う．パターンをも最適化することで，さらに大きなボケを実現しながら，高いアクション認識の性能をバランスを実現する．
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Report
(3 results)
Research Products
(12 results)
