| 講演名 | 2023-03-16 CNNに基づく知覚ハッシュの枝刈りによるモデル圧縮 三品 翔大(神奈川大), 森住 哲也(神奈川大), 木下 宏揚(神奈川大), |
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| 抄録(和) | 安全で利便性の高いデジタルコンテンツの著作権管理には，画像を識別するメッセージダイジェストが必要不可欠である．流通過程での加工編集を考慮すると通常の暗号学的ハッシュ関数のみでは不十分で，人間の知覚特性を考慮したコンテンツの同一性を判断可能な知覚ハッシュが必要不可欠となる．従来の知覚ハッシュの手法では加工編集に対する耐性が不十分であったが，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の重み係数に基づく知覚ハッシュでは十分な耐性を有している．しかし，生成者側と検証者側との間では学習済みのモデルを共有する必要があり，共有データのサイズ削減が課題となっている．本研究ではCNNモデルのモデル圧縮の手法のうち枝刈りに着目して共有データサイズの削減を行い，知覚ハッシュの識別の精度と圧縮率の関係について評価を行う． |
| 抄録(英) | Message digests that identify images are indispensable for secure and convenient copyright management of digital content. Considering the processing and editing of digital content during the distribution process, a conventional cryptographic hash function is not sufficient. Conventional perceptual hashing methods are not sufficiently resistant to processing and editing, but perceptual hashing based on convolutional neural network (CNN) weight coefficients is sufficiently resistant. However, the learned models must be shared between the generator and the verifier, and reducing the size of the shared data is a problem. In this study, we focus on pruning as a method of model compression for CNN models to reduce the shared data size, and evaluate the relationship between the accuracy of perceptual hash identification and the compression ratio. |
| キーワード(和) | 知覚ハッシュ / 機械学習 / 枝刈り / モデル圧縮 / デジタル著作権管理 |
| キーワード(英) | Perceptual Hashing / Machine Learning / Pruning / Model Compression / Digital Copyright Management |
| 資料番号 | SITE2022-59,IA2022-82 |
| 発行日 | 2023-03-08 (SITE, IA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA / SITE / IPSJ-IOT |
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| 開催期間 | 2023/3/15(から3日開催) |
| 開催地（和） | 前橋工科大学 |
| 開催地（英） | Maebashi Institute of Technology |
| テーマ（和） | インターネットと情報倫理教育、一般 |
| テーマ（英） | Internet and Information Ethics Education, etc. |
| 委員長氏名（和） | 義久 智樹(阪大) / 大谷 卓史(吉備国際大) |
| 委員長氏名（英） | Tomoki Yoshihisa(Osaka Univ.) / Takushi Otani(Kibi International Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 作元 雄輔(関西学院大) / 屏 雄一郎(KDDI総合研究所) / 山本 寛(立命館大) / 森下 壮一郎(サイバーエージェント) / 辰己 丈夫(放送大) |
| 副委員長氏名（英） | Yusuke Sakumoto(Kwansei Gakuin Univ.) / Yuichiro Hei(KDDI Research) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) / Soichiro Morishita(Cyber Agent) / Takeo Tatsumi(Open Univ. of Japan) |
| 幹事氏名（和） | 大平 健司(阪大) / 坂野 遼平(工学院大) / 野林 大起(九工大) / 藤井 秀之(NRIセキュアテクノロジー) / 鈴木 大助(北陸大) |
| 幹事氏名（英） | Kenji Ohira(Osaka Univ.) / Ryohei Banno(Kogakuin Univ.) / Daiki Nobayashi(Kyushu Inst. of Tech.) / Hideyuki Fujii(NRI-Secure) / Daisuke Suzuki(Hokuriku Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小谷 大祐(京大) / 中村 遼(福岡大) / 中村 遼(東大) / 橘 雄介(福岡工業大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Daisuke Kotani(Kyoto Univ.) / Ryo Nakamura(Fukuoka Univ.) / Ryo Nakamura(Univ. of Tokyo) / Yusuke Tachibana(Fukuoka Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Internet Architecture / Technical Committee on Social Implications of Technology and Information Ethics / Special Interest Group on Internet and Operation Technology |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | CNNに基づく知覚ハッシュの枝刈りによるモデル圧縮 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model compression by pruning of CNN based on perceptual hashes |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 知覚ハッシュ / Perceptual Hashing |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 枝刈り / Pruning |
| キーワード(4)（和/英） | モデル圧縮 / Model Compression |
| キーワード(5)（和/英） | デジタル著作権管理 / Digital Copyright Management |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 三品 翔大 / Shota Mishina |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神奈川大学大学院(略称：神奈川大) Graduate School of Kanagawa University(略称：Kanagawa Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 森住 哲也 / Tetsuya Morizumi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 神奈川大学(略称：神奈川大) Kanagawa University(略称：Kanagawa Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 木下 宏揚 / Hirotsugu Kinoshita |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 神奈川大学(略称：神奈川大) Kanagawa University(略称：Kanagawa Univ.) |
| 発表年月日 | 2023-03-16 |
| 資料番号 | SITE2022-59,IA2022-82 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | SITE-433,IA-434 |
| ページ範囲 | pp.28-34(SITE), pp.28-34(IA), |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2023-03-08 (SITE, IA) |