文献

J-GLOBAL ID：201902287653339974   整理番号：19A1927239

顔検出防止技術の評価実験

著者 (4件)： 江藤一樹 (明治大 総合数理) ,  脇一史 (明治大 総合数理) ,  森駿文 (明治大 大学院先端数理科学研究科) ,  菊池浩明 (明治大 総合数理)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 140(ISEC2019 12-61)  ページ： 93-98  発行年： 2019年07月16日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,顔認証技術の向上により,空港やイベント会場において顔認証システムが普及している.一方で,利用者の同意がない顔認証による属性推定が生活者への不安を与えるといった,プライバシーに関する問題が懸念されている.この課舉に対して,山田らによって,顔検出を防止するデバイス,プライバシーバイザーが提案された.しかしながら,本デバイスは特定の顔検出方式に特化して設計されており,多様な認証方式のすべてに有効であるか定かでない.そこで,本稿では,ディープラーニングと顔特徴点を用いた顔認証システムをそれぞれ実装し,プライバシーバイザーの評価を行った.ディープラーニングを用いた提案システムには,画像識別に特化した手法であるConvolutional Newral Network(CNN)を使用する.被験者20人に対して,様々な条件下で顔画像を取得し,検出精度を評価した.素顔,バイザーOFF,バイザーONで学習(テンプレート)した場合で評価を行ったところ,CNNは顔特徴点に比べて学習した画像の状況に左右されず,プライバシーバイザーを掛けたままでも個人識別できるリスクがある事が明らかになった.(著者抄録)

シソーラス用語： *検出 ,  顔 ,  保護 ,  *プライバシー ,  *機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  点 ,  特性 ,  画像認識 ,  精度 ,  *顔画像 ,  パターン認識
準シソーラス用語： CNN ,  ディープラーニング ,  プライバシー保護 ,  画像識別 ,  *顔検出 ,  顔認識 ,  検出精度 ,  特徴点

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (11件)：

• 山田隆行,合志清一,越前功“光の反射・吸収特性を利用した撮影画像からの顔検出防止手法”,情報処理学会論文誌 Vol.55,No 9,pp.2104-2119,2014.
• 脇一史,菊池浩明,“CNNを用いた顔認証システムの開発と追跡停止に対する評価”,情報処理学会第80回全国大会,7W-03,pp.3-543-3-544,2018.
• Viola, P. and Jones, M.: Rapid object detection using a boosted cascade of simple features, Proc. Computer vision and Pattern Recognition 2001 (CVPR 2001), pp.I-511-I-518, 2001.
• Shakhnarovich, G., Viola, P. and Moghaddam, B.: A unified learning framework for real time face detection and classification, Proc. Automatic Face and Gesture Recognition 2002 (FG2002), 2002.
• Viola, P. and Jones, M.: Robust Real-Time Face Detection, International Journal of Computer Vision(IJCV), Vol.57, No.2, pp.134-157, 2004.

タイトルに関連する用語 (2件)： 顔検出 ,  評価実験