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講演抄録/キーワード
講演名 2019-12-12 14:35
視覚情報保護を考慮した機械学習のためのランダムサンプリング次元削減法
河村綾菜飯田健太貴家仁志首都大東京SIS2019-26
抄録 (和) 本稿では,視覚情報保護を考慮した機械学習のための,ランダムサンプリング次元削減法を提案する.近年,クラウドサービスを利用し,プロバイダーの提供する計算資源を利用する計算形態が急速に普及している.しかし,プロバイダー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.また,画像データを機械学習に適用する場合には,そのデータ数の膨大さから,次元削減を行うことが一般的である.本稿では,そのような背景から,プライバシー保護と次元削減を同時に考慮した機械学習法を提案する.提案法では,画像をブロックに分割し,そのブロックをランダムにサンプリングすることで次元削減を行う.これにより,画像の視覚情報保護と,相対的な空間情報の保持が可能となる.また,提案法は実質的な鍵の管理を不要とするといった特徴を持つ.最後に,機械学習の一例としてサポートベクターマシンでの顔認証実験を行い,従来法と同程度の精度を維持できることが確認された. 
(英) In this paper, we propose a dimensionality reduction method with random sampling for privacy-preserving machine learning.Recently, 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 accidents.In addition, due to a huge amount of data, a dimensionality reduction technique is generally carried out in the case of applying image data to machine learning.Because of such a situation, we consider a machine learning scheme considering both privacy-preserving and dimensionality reduction.In this paper, we propose a novel dimensionality reduction technique that is carried out by dividing an image into blocks and sampling the blocks randomly.The proposed scheme allows us to preserve visual information of images and maintain the relative spatial relation between images.In addition, the proposed scheme has a feature that any secret-key management is not required.Some face recognition experiments are carried out by using a support vector machine algorithm as an example of machine learning algorithms to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
キーワード (和) 次元削減 / 機械学習 / SVM / プライバシー保護 / / / /  
(英) dimensionality reduction / machine learning / SVM / privacy-preserving / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 335, SIS2019-26, pp. 17-21, 2019年12月.
資料番号 SIS2019-26 
発行日 2019-12-05 (SIS) 
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 SIS2019-26

研究会情報
研究会 SIS  
開催期間 2019-12-12 - 2019-12-13 
開催地(和) 岡山理科大学 
開催地(英) Okayama University of Science 
テーマ(和) スマートパーソナルシステム,一般 
テーマ(英) Smart Personal Systems, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIS 
会議コード 2019-12-SIS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 視覚情報保護を考慮した機械学習のためのランダムサンプリング次元削減法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Dimensionality Reduction Method with Random Sampling for Privacy-Preserving Machine Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 次元削減 / dimensionality reduction  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(3)(和/英) SVM / SVM  
キーワード(4)(和/英) プライバシー保護 / privacy-preserving  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 河村 綾菜 / Ayana Kawamura / カワムラ アヤナ
第1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.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 飯田 健太 / Kenta Iida / イイダ ケンタ
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.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ
第3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 2019-12-12 14:35:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SIS 
資料番号 IEICE-SIS2019-26 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.335 
ページ範囲 pp.17-21 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-SIS-2019-12-05 


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