研究の概念
頭部にマスキングやモザイクなどを施した学習画像に、観察者の視線分布を組み合わせます。プライバシー保護によって画像の情報が失われる場合でも、人が注目する領域を活用して性別認識を改善します。
概要
頭部領域にプライバシー保護の加工を施した画像で学習した分類器を用いて、歩行者の性別を認識する手法を提案します。近年、歩行者を含む訓練画像には、歩行者のプライバシーを保護するための加工が求められています。特に、訓練画像の頭部領域が加工の対象となります。しかし、プライバシーが保護された訓練画像をそのまま使うと、性別認識の精度が低下します。この問題を解決するために、頭部領域が加工されていても男性と女性を正しく見分けられる人間の視覚能力の利用を目指します。歩行者画像を見る観察者の視線分布を計測し、性別分類器の前処理に利用します。実験の結果、訓練画像の頭部領域にプライバシー保護のためのマスキング、モザイク、ぼかしを施した場合でも、視線分布を用いる提案手法によって性別認識精度が向上することが分かりました。
発表文献
- Michiko Inoue, Masashi Nishiyama, Yoshio Iwai,
Gender Classification using the Gaze Distributions of Observers on Privacy-Protected Training Images, Proceedings of 15th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP), Vol. 4: VISAPP, pp. 149 - 156, February 2020. - 井上 路子, 西山 正志, 岩井 儀雄,
プライバシーが保護された訓練画像に対する視線位置分布を用いた性別認識,
精密工学会誌, vol.85 , no.12, pp. 1094 - 1101, December 2019.
