2019 Fiscal Year Annual Research Report
Research onDistributed Management Method of Motion Picture with Anonymity
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17K01149
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
小柳 惠一 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (20367171)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
土屋 健 公立諏訪東京理科大学, 工学部, 准教授 (90546251)
澤野 弘明 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (10609431)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 手話特徴 / データ匿名性 / 分散学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は最終年度として，本研究の応用となる要素技術を利用，拡張した技術の検討を行った．具体的には，本研究でデータ検討した匿名化技術のアーキテクチャをもつ情報基盤において，学習データの管理と生成した学習モデルの管理手法を明らかにした．
提案する情報基盤では，前年に明らかにしたフォグコンピューティングモデル(ノードの関係性に基づいて，アプリケーションレベルのグループを形成するモデル)を用いて，各データ所有者が設定するアクセス権限と，データに含まれる情報の特徴を数値化することでデータへのアクセスを制御可能にした．つまり，ノードの属するグループやノードとの関係性に基づきアクセスできるデータが異なることになり，利用者から情報の匿名化を制御することができた．
本研究では上記環境で，機械学習用データを管理し，機械学習モデルを構築した．従来の学習モデルの構築では，全データを集積した上で学習するが，提案手法は分散する少数データで学習モデルを構築し，これら複数の学習モデルを特徴に基づいて任意のモデルと結合することで，従来手法と変わらない性能を持つことを明らかにした．これにより，各ユーザから抽出されるデータに対し，他のユーザはデータ自体を取得することなく学習されたモデルとして取得できることになった．従って，ユーザの匿名性の確保，学習モデル構築のための負荷の分散を実現したといえる．今後，情報基盤において，生成した学習モデルの特性に適応した管理手法と，結合アルゴリズムを検討する予定である．
また，本研究の具体的なアプリケーションとして，手話映像に対して画像処理により骨格を検出して，手話動作の推定を行った．一般的には手話映像には肖像権という課題があるが，骨格検出することで個人情報を匿名化して，CGキャラクタによるアニメーション表現により，情報取得と情報提示を実現する手法を提案できた.
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