| 講演名 | 2022-06-16 Vision Transformerを用いた圧縮可能暗号化画像の分類 濱野 元輝(千葉大), 今泉 祥子(千葉大), 貴家 仁志(都立大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，学習済みモデルの保護を考慮するとともに，圧縮可能暗号化方式であるEncryption-then-Compression（EtC）システムで暗号化された画像に対して，分類精度の低下を一切生じさせない手法を提案する．提案法では，プレーン画像によりVision Transformer（ViT）モデルの学習を行い，そのモデルに対して暗号化を施すことで，正規ユーザのみがモデルを利用可能とするよう制約を与える．正規ユーザはモデルの暗号鍵を用いて分類対象となる画像を暗号化し，すでに暗号化されているモデルを用いて画像分類を行う．提案法では，EtC システムによる暗号化を導入することで，分類精度を低下させることなく，国際標準方式による高い圧縮効率を達成する． |
| 抄録(英) | In this paper, we propose an image classification method for compressible encrypted images without losing classification accuracy. First, we train a vision transformer (ViT) model by using plain images. The trained ViT model is then encrypted with a key. In contrast, test images are supposed to be encrypted with an encryption-then-compression method with the same key as that used for encrypting the model. Accordingly, the proposed method also protects the trained model so that only authorized users can utilize the performance of the model. |
| キーワード(和) | Vision transformer / encryption-then-compressionシステム / 暗号化領域 / 画像分類 |
| キーワード(英) | Vision transformer / encryption-then-compression system / encrypted domain / image classification |
| 資料番号 | CAS2022-8,VLD2022-8,SIP2022-39,MSS2022-8 |
| 発行日 | 2022-06-09 (CAS, VLD, SIP, MSS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CAS / SIP / VLD / MSS |
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| 開催期間 | 2022/6/16(から2日開催) |
| 開催地（和） | 八戸工業大学 1号館201室（多目的ホール） |
| 開催地（英） | Hachinohe Institute of Technology |
| テーマ（和） | システムと信号処理および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 前田 義信(新潟大) / 坂東 幸浩(NTT) / 小林 和淑(京都工繊大) / 尾崎 敦夫(阪工大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshinobu Maeda(Niigata Univ.) / Yukihiro Bandou(NTT) / Kazutoshi Kobayashi(Kyoto Inst. of Tech.) / Atsuo Ozaki(Osaka Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 相原 康敏(オムニビジョン) / 田中 聡久(東京農工大) / 仲地 孝之(琉球大学) / 池田 奈美子(NTT) / 山口 真悟(山口大) |
| 副委員長氏名（英） | Yasutoshi Aibara(OmniVisionManufacturing) / Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Takayuki Nakachi(Ryukyu Univ.) / Minako Ikeda(NTT) / Shingo Yamaguchi(Yamaguchi Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 伊藤 尚(富山高専) / 鈴木 寛人(ルネサスエレクトロニクス) / 杉本 憲治郎(Xiaomi) / 渡辺 修(拓殖大) / 田中 雄一(東京農工大) / 兼本 大輔(大阪大学) / 宮村 信(NEC) / 小林 孝一(北大) / 劉 健全(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Nao Ito(NIT, Toyama college) / Hiroto Suzuki(Renesas) / Kenjiro Sugimoto(Xiaomi) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Daisuke Kanemoto(Osaka Univ.) / Makoto Miyamura(NEC) / Koichi Kobayashi(Hokkaido Univ.) / Jianquan Liui(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 山口 基(テクノプロ) / 中村 洋平(日立) / 佐藤 隆英(山梨大) / 下田 真二(ソニーLSIデザイン) / 越田 俊介(八戸工大) / 吉田 太一(電通大) / 京地 清介(北九州市立大) / / 白井 匡人(島根大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Motoi Yamaguchi(TECHNOPRO) / Yohei Nakamura(Hitachi) / Takahide Sato(Univ. of Yamanashi) / Shinji Shimoda(Sony LSI Design) / Shunsuke Koshita(Hachinohe Inst. of Tech.) / Taichi Yoshida(UEC) / Seisuke Kyochi(Univ. of Kitakyushu) / / Masato Shirai(Shimane Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Circuits and Systems / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on VLSI Design Technologies / Technical Committee on Mathematical Systems Science and its Applications |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Vision Transformerを用いた圧縮可能暗号化画像の分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Image Classification Using Vision Transformer for Compressible Encrypted Images |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Vision transformer / Vision transformer |
| キーワード(2)（和/英） | encryption-then-compressionシステム / encryption-then-compression system |
| キーワード(3)（和/英） | 暗号化領域 / encrypted domain |
| キーワード(4)（和/英） | 画像分類 / image classification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 濱野 元輝 / Genki Hamano |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 今泉 祥子 / Shoko Imaizumi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya |
| 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 Metropolitan Univ.) |
| 発表年月日 | 2022-06-16 |
| 資料番号 | CAS2022-8,VLD2022-8,SIP2022-39,MSS2022-8 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | CAS-75,VLD-76,SIP-77,MSS-78 |
| ページ範囲 | pp.40-45(CAS), pp.40-45(VLD), pp.40-45(SIP), pp.40-45(MSS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-09 (CAS, VLD, SIP, MSS) |