物体の色領域に基づく秘匿化画像の高速検索分類

カテゴリ：部門大会

論文No：PS9-4

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Fast Retrieval and Classification Scheme of Confidential Images Based on Color Regions of Object

著者名：川上 晋矢（東京電機大学）,和田 成夫（東京電機大学）

著者名(英語)： Shinya Kawakami (Tokyo Denki University),Shigeo Wada (Tokyo Denki University)

キーワード：画像秘匿化,画像検索,画像分類画像分類,Image Encryption,Image Retrieval,Image Classification

要約(日本語)：AI画像システムは，学習時に用いるデータセット画像の良否がシステムの性能に影響を与える。そのため学習用データセットを構築する際には，大量の画像データから効率的に適切な画像を探索し，ラベリングする必要がある。一方，プライバシー画像や機密画像が含まれている場合は，厳重に保護管理する必要がある。本研究は，画像データセットを構築するときに有効な秘匿化画像の高速検索分類方法について検討した。対象物の色情報を損なわず画像データを秘匿化し，背景色を考慮してRGB空間での色変換と空間画素のスクランブルにより実現する。実際に画像データセットに適用し，有効性を検証した。検索および分類性能については，適合率，再現率，PR曲線を用いて評価した。

本誌掲載ページ：1698-1700p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：351Kバイト