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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-14 11:30
秘匿スパース辞書学習を用いた暗号化画像のモデリング
仲地孝之NTT)・貴家仁志首都大東京EMM2018-115
抄録 (和) ビックデータ時代の到来とともに、あらゆるデジタルコンテンツが質量ともに肥大化し続けている。その中でスパースコーディングは、大量のデータの中から有為な情報を抽出する情報処理モデルとして注目されている。画像処理やデータ解析などをはじめ多数の分野に応用されており、その有効性が認められている。一方、画像処理やデータ解析をはじめとする情報処理をネットワーク上で行うエッジ/クラウドコンピューティングが急速に進んできる。しかし、サービス提供者の信頼性欠如や事故によってデータの不正利用、流出、プライバシー侵害などの問題が危惧されている。本稿ではそのような背景から、暗号化画像からスパース辞書学習(MODならびにK-SVD)を行う画像モデリング手法を提案する。シミュレーションにより、暗号をかけた自然画像に対して辞書学習が可能であることを示す。またOvercomplete DCTを適用した場合と比較して、提案法は効率よくスパース係数が抽出できることを示す。 
(英) With the advent of the big data era, digital content continues to increase.
Sparse coding is attracting attention as an information processing model for extracting significant information from a large amount of data. It has been applied to a number of fields including image processing and data analysis, and its effectiveness is recognized. On the other hand, cloud computing is spreading in many fields. However, the cloud computing has some serious issues for end users, such as unauthorized use and leak of data, and privacy compromise, due to unreliability of providers and some accident. In this manuscript, we propose an image modeling method to perform sparse dictionary learning (MOD and K-SVD) on encrypted images. Simulation results show that dictionary learning can be performed on encrypted natural images. It is shown that compared to an image modeling with overcomplete DCT, the proposed method can efficiently extract sparse coefficients.
キーワード (和) 辞書学習 / スパースコーディング / 画像モデリング / ランダムユニタリ変換 / 秘匿演算 / / /  
(英) Dictionary Learning / Sparse Coding / Image Modeling / Random Unitary Transform / Secure Computation / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 494, EMM2018-115, pp. 129-134, 2019年3月.
資料番号 EMM2018-115 
発行日 2019-03-06 (EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード EMM2018-115

研究会情報
研究会 EMM  
開催期間 2019-03-13 - 2019-03-14 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) TBD 
テーマ(和) 画質・音質評価,知覚・認知メトリクス,人間視聴覚システム,一般 
テーマ(英) Image and Sound Quality, Metrics for Perception and Recognition, Human Auditory and Visual System, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EMM 
会議コード 2019-03-EMM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 秘匿スパース辞書学習を用いた暗号化画像のモデリング 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Image Patch Modeling using Secure Computation of Sparse Dictionary Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 辞書学習 / Dictionary Learning  
キーワード(2)(和/英) スパースコーディング / Sparse Coding  
キーワード(3)(和/英) 画像モデリング / Image Modeling  
キーワード(4)(和/英) ランダムユニタリ変換 / Random Unitary Transform  
キーワード(5)(和/英) 秘匿演算 / Secure Computation  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 仲地 孝之 / Takayuki Nakachi / ナカチ タカユキ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ
第2著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metro. Univ.)
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講演者
発表日時 2019-03-14 11:30:00 
発表時間 25 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-EMM2018-115 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.494 
ページ範囲 pp.129-134 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EMM-2019-03-06 


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