Real/Fakeな歩容動画による情報拡散を防ぐリスク軽減システムの構築

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究では生体情報の一つである歩容に関して(1)Web動画中に存在するRealな歩容から個人が特定され、プライバシー情報が流出・拡散するリスクと(2)近年発展が著しい機械学習によって歩容Fake動画を生成され、なりすまし等に悪用されるリスクの二つのリスクに着目し、これらのリスクを解消することを目的としてきた。(1)に関してはRealなデータの流出に対して、歩容に匿名化を施すことでデータの流出を防ぐ手法を以前に提案していたが、歩容シルエット動画を出力するのみにとどまっていた。本年度では、歩容が持つ動的な特徴と静的な特徴のそれぞれの匿名化手法をより匿名性の高い手法に変更し、さらに生成した歩容シルエットに対してテクスチャ情報を付与する手法を加え、上記リスクをより軽減することができた。(2)に関しては本年度では歩容Fake動画によるなりすましのリスクがどの程度存在するのか、その実行可能性を調査した。具体的には、一枚の歩容から得られる個人性を強調することで姿勢や個人性などの特徴を制御した歩容Fake動画を生成できる手法を提案した。この手法により、対象となる人物になりすました歩容Fake動画を生成し、歩容認証器によって認証した際になりすましのリスクを無視できない程度の認証精度で認証することができた。よって、なりすましの対象となる人物の一枚の歩容画像があれば、なりすましが十分に可能であることが分かった。一方で、生成された歩容Fake動画とRealな歩容動画の識別器を自身の既存の研究を元に作成し識別したところ、歩行者の向きの条件などが特定の条件下の場合は識別が可能であることが分かった。よって、(2)のリスクが存在しうる、またそれらを軽減することができるという知見が得られた。