個人性を保持した画像変換に基づくプライバシー保護を備えた顔認証技術の実現

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本研究では，プライバシ保護を備えた顔認証の実現のために，顔画像の変換手法および認証手法を開発することを目的とする．「機械（顔認証）は本人と識別できるが，人間は本人と認識できない」画像変換を顔画像に施すことで，事前に同意した範囲を超えた顔画像の利用からユーザを保護する．敵対的生成ネットワーク (Generative Adversarial Network: GAN) に基づいて，個人性を保持したまま顔ドメインから別のドメインへ顔画像を変換する手法を検討する．本研究の目的を達成するために，以下の3課題に取り組む．①顔認証モデルの解析：一般的な顔認証モデルが顔画像中のどのような情報を個人認証に用いているのか解析する．②顔の特定の領域のみを用いた顔認証：目や鼻，口等の顔画像の一部の領域の情報のみを用いる顔認証手法の検討を行う．③顔の特定の領域のみを保持した顔画像変換：顔の一部の領域のみを保持し，他の領域の情報を別人の顔に置き換えるようなドメイン変換手法の検討を行う．現在までに，課題1，課題2に関する研究を完了している．また，課題3に関する研究の一部を完了している．課題1における顔認証モデルの解析実験の結果から，一般的な顔認証モデルは，顔および目や鼻等の顔のパーツの輪郭を個人認証のために利用していると考えられる．そこで，顔および顔パーツの輪郭に関するランドマーク情報を顔画像から推定し，ランドマークの周辺領域を重点的に変化させることで，最小限の変化量で顔画像を非識別化する手法の検討を行った．さらに，同手法により生成された顔画像を顔認証に用いた場合の認証精度に基づいて，同手法の顔画像に対する非識別化性能を評価した．