研究の概念
人物画像から抽出した特徴を準同型暗号で保護し、復号せずに特徴間の距離を計算します。個人情報に相当する特徴を暗号化したまま、複数カメラに映る人物を対応付けます。
概要
複数のカメラ映像に映る人物を対応付ける際に、個人情報に相当する特徴を準同型暗号で保護する方法を調べます。準同型暗号では、復号することなく特徴間の距離を計算できます。そのため、提案手法では、個人情報を保護しながら公開ネットワーク上の計算サーバを利用できます。準同型暗号を適用するために、提案手法では線形量子化によって特徴の各要素を整数で表現します。実験の結果、準同型暗号と線形量子化を用いる場合と用いない場合で、人物再同定の精度に有意な差がないことが分かりました。
発表文献
- Shogo Fukuda, Masashi Nishiyama, Yoshio Iwai,
Reduction in Communication via Image Selection for Homomorphic Encryption-based Privacy-Protected Person Re-identification,
Proceedings of 16th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP), Vol. 5: VISAPP, pp. 36 - 47, February 2021. [Video] - Kazunari Morita, Hiroki Yoshimura, Masashi Nishiyama, Yoshio Iwai,
Protecting Personal Information using Homomorphic Encryption for Person Re-identification, Proceedings of IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 135 - 136, October 2018. [Student Paper Award] - 福田 尚悟, 森田 一成, 西山 正志, 岩井 儀雄,
準同型暗号を用いた人物対応付けのための画像選択による通信量の削減,
電子情報通信学会論文誌 D, Vol.J103-D, No.10, pp. 721 - 732, October 2020.
