透過的反射による人間の映り込みを高精度に検出するSNS投稿画像解析手法の開発

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 23H05387
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: 4110:Information science, computer engineering, human informaticsand, applied informatics related fields
• Research Institution: University of Miyazaki
• Principal Investigator: Usuzaki Shotaro 宮崎大学, 工学部, 特別助教
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: SNS / プライバシーリスク検知 / 深層学習

Outline of Final Research Achievements

SNSで画像を投稿する際に、反射成分の映り込みも含めて撮影者が映りこんでいないか投稿前に検出するため、物体検出タスクと、反射成分分離タスクを組み合わせた深層学習モデルを構築し、各タスクを同時学習させる取り組みを試みた。
両タスクを同時学習することで、反射成分を含む画像における検出精度が改善される可能性を示したが、実用的な検出精度は達成できなかったため、学習方法を改善することが今後の課題である。

Free Research Field

情報セキュリティ

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

透過物質越しに撮影した際に起こる反射により撮影者が映りこむ場合は、撮影者自身にも気付きにくいと考えられる。この種の映り込みは、意図しない情報開示が起こりうる一つの要因だが、このリスクを検出する手法はいまだ提案されていない。本研究のアプローチにより精度改善が見込める点で、このような意図しない情報開示リスクを投稿前に事前解析できる可能性を示し、ユーザのより安全なSNS利用に繋げられる成果といえる。