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講演抄録/キーワード
講演名 2020-10-01 13:00
画像の視覚情報保護を考慮した機械学習のための線形次元削減法の評価
北山昌希小野順貴貴家仁志都立大SIS2020-13
抄録 (和) 本稿では,次元削減された画像から原画像の視覚情報を推定する際の困難さの観点から,線形次元削減法を評価する.
機械学習における次元削減は,高次元データが機械学習モデルに与える悪影響を回避するとともにデータ容量を削減するために広く利用されている.
近年ではこのような用途に加えて,プライバシーを保護した機械学習のために画像データの視覚情報を秘匿する次元削減法が研究されている.
そこで,本稿ではいくつかの典型的な線形次元削減法を画像データに適用し,想定される様々な視覚情報復元攻撃に対する頑健性を実験的に評価する. 
(英) In this paper, linear dimensionality reduction methods are evaluated in terms of difficulty in estimating the visual information of original images from dimensionally reduced ones.
Dimensionality reduction in machine learning has been widely used to avoid negative effects that high-dimensional data have on machine learning models.
In recent years, dimensionality reduction methods are also used for protecting the visual information of images for privacy-preserving machine learning.
In this paper, we apply typical linear dimensionality reduction methods to image data, and experimentally evaluate their robustness against various possible visual information estimation attacks.
キーワード (和) 次元削減 / 機械学習 / プライバシー保護 / / / / /  
(英) dimensionality reduction / machine learning / privacy-preserving / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 176, SIS2020-13, pp. 17-22, 2020年10月.
資料番号 SIS2020-13 
発行日 2020-09-24 (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 SIS2020-13

研究会情報
研究会 SIS ITE-BCT  
開催期間 2020-10-01 - 2020-10-02 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) システム実現技術, 近距離通信応用システム, 知的マルチメディア処理システム,放送技術および一般 
テーマ(英) System Implementation Technology, Short Range Wireless Systems, Smart Multimedia Systems, Broadcasting Technology, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SIS 
会議コード 2020-10-SIS-BCT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 画像の視覚情報保護を考慮した機械学習のための線形次元削減法の評価 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Evaluation of linear dimensionality reduction methods considering visual information protection 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) プライバシー保護 / privacy-preserving  
キーワード(4)(和/英) /  
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) 北山 昌希 / Masaki Kitayama / キタヤマ マサキ
第1著者 所属(和/英) 東京都立大学 (略称: 都立大)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metro. Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 小野 順貴 / Nobutaka Ono / オノ ノブタカ
第2著者 所属(和/英) 東京都立大学 (略称: 都立大)
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) 東京都立大学 (略称: 都立大)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metro. Univ.)
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講演者
発表日時 2020-10-01 13:00:00 
発表時間 20 
申込先研究会 SIS 
資料番号 IEICE-SIS2020-13 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.176 
ページ範囲 pp.17-22 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-SIS-2020-09-24 


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