JP2020197910A - 画像アクセス管理装置、画像アクセス管理方法及び画像アクセス管理システム - Google Patents
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Abstract
Description
例えば、米国特許出願US2018/0307899A1(特許文献1)には、「身体の1つまたは複数の部分に基づいて身体の特徴を抽出し、抽出された身体の特徴をデータベースに格納された特徴ベクトルと比較し、顔認証以外にも、抽出された身体の特徴に基づいて、個人認証又は再識別を容易にするための分類モデルを一定期間を渡って構築することを含む」技術が記載されている。
一方、個人情報の保護の観点からは、身元を正確に特定した情報については、不正アクセスから適切に保護することも求められている。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
(ハードウエア構成)
上述したSemantic Triplet Lossで訓練されたニューラルネットワークを用いることで、以下説明する本発明のそれぞれの態様を実施することができる。
これらの属性は、数値として表現されてもよい。本明細書では、数値化した属性のことを「属性値」と呼ぶ。また、ある画像における領域やオブジェクトの属性を表す1つ以上の属性値を「特徴ベクトル」と呼ぶ。この特徴ベクトルは、含まれる属性値の数によって定義される。例えば図3に示す特徴ベクトル380の次元は「5」であり、特徴ベクトル390の次元は「3」である。
なお、閲覧レベルの判定、特徴ベクトルの加工、及び最終画像の生成等の処理の詳細については後述する。
なお、画像アクセス管理装置505に含まれるそれぞれの機能部は、図1に示す画像アクセス管理アプリケーション350を構成するソフトウエアモジュールであってもよく、独立した専用ハードウェアデバイスであってもよい。また、上記の機能部は、同一のコンピューティング環境に実施されてもよく、分散されたコンピューティング環境に実施されてもよい。例えば、画像生成部560及び特徴計算部540を遠隔のサーバに実装し、それ以外の機能部をクライアント端末535A、535B等のローカルデバイスに実装する構成であってもよい。
以下、格子状の領域におけるそれぞれのマスは、「パッチ」と呼ぶ。パッチの大きさは、対象画像の画素数や複雑さに応じて適宜に定められてもよい。例えば、対象画像の画素数や複雑さが高い場合には、対象画像をより小さな面積を有する細かなパッチに分割することが望ましい。これは、パッチが小さいほど、パッチ内に含まれるオブジェクトの属性をより高い次元で表す特徴ベクトルが生成可能となるからである。
また、後述するように、特徴ベクトルを調整する手段が複数存在し、どの手段を適用するかは、判定した閲覧レベルに基づいて選択されてもよい。例えば、閲覧レベルが「3」と判定された場合、次元調整部は、個人の身元を特定する識別力の高い属性が排除・ぼやかされるように、特徴ベクトルの次元を調整してもよい。一方、閲覧レベルが「1」と判定された場合、次元調整部は、対象画像の特徴ベクトルの次元を調整せずに、対象画像をそのまま最終画像として生成してもよい。
なお、特徴ベクトルの次元削減の手段については、図8〜10を参照して説明する。
なお、上記の推論の正確性は、対象の特徴ベクトルの次元によって異なる。特徴ベクトルの次元が高いほど、対象画像に写るオブジェクトに関するより具体的な推論を導出することができる。その一方、特徴ベクトルが低いほど、対象画像に写るオブジェクトに関する推論の正確性が落ちる。本発明では、この正確性の低減を利用することで、アクセス要求者へ提供する情報の範囲を制限することができる。
なお、5つの属性値を含む特徴ベクトルを例として説明したが、本発明はこれに限定されず、特徴ベクトルの属性値の数は所定の領域に写るオブジェクトの複雑さによって任意の値に設定されてもよい。
なお、この第1のパッチと第2のパッチは、任意のパッチであってもよいが、対象画像において相対的に近い(例えば、所定の距離閾値以内)パッチであることが望ましい。これは、対象画像におけるパッチが互いに近いほど、共通の属性に関連する確率が高く、より有意義な推論を導出することが可能な特徴ベクトルが得られるからである。
例えば、対象画像に写る人物が会話中の場合、人物の活動に対応する属性値を「0」に入れ替えることで、写る人物が何もしていないことを示す属性値を含む特徴ベクトルが得られる。
例えば、対象画像に写る人物の洋服の色が赤い場合、洋服の色に対応する属性値をランダムな値にすることで、写る人物の洋服の色がランダムな色(例えば、緑)であることを示す属性値を含む特徴ベクトルが得られる。
例えば、対象画像に写る人物が荷物を持っている場合、その荷物に対応する属性値を削除することで、写る人物が荷物を持っていない状態を示す属性値を含む特徴ベクトルが得られる。
505 画像アクセス管理装置
510 アクセス管理部
515 センサ
520 画像入力部
525 ネットワーク
530 画像分割部
535A、535B クライアント端末
540 特徴計算部
550 特徴データベース
560 画像生成部
570 次元調整部
580 推論部
Claims (15)
- 画像へのアクセスを管理するための画像アクセス管理装置であって、
前記画像アクセス管理装置は、
特徴計算部と、アクセス管理部と、画像生成部とを備え、
前記特徴計算部は、
対象画像における所定領域に関する特徴ベクトルを抽出し、
前記画像アクセス管理装置が、前記対象画像へのアクセス要求を受信する場合、
前記アクセス管理部は、
前記対象画像へのアクセス要求に含まれるアクセス権限や目的に応じて、前記対象画像に対する閲覧レベルを判定し、
前記画像生成部は、
前記特徴ベクトルを前記閲覧レベルに応じて加工することで、前記アクセス権限に応じた最終画像を生成し、前記アクセス要求への回答として提供する、
ことを特徴とする画像アクセス管理装置。 - 前記画像生成部は、
次元調整部と、推論部を更に備え、
前記次元調整部は、
前記閲覧レベルに応じて、前記特徴ベクトルの情報量を削減する加工を行い、
前記推論部は、
情報量が削減された前記特徴ベクトルに基づいて、前記特徴ベクトルに関する推論を導出し、
前記画像生成部は、
情報量が削減された前記特徴ベクトルと、前記推論とに基づいて、前記最終画像を生成する、
ことを特徴とする、請求項1に記載の画像アクセス管理装置。 - 前記画像アクセス管理装置は、通信ネットワークを介してクライアント端末と接続されており、
前記次元調整部は、
前記特徴ベクトルを前記通信ネットワークに依存する制約を利用して、前記特徴ベクトルの情報量を削減する加工を行い、
前記クライアント端末は、
情報量が削減された前記特徴ベクトルを受信し、ニューラルネットワークで処理することで、前記特徴ベクトルに基づいた部分的画像を生成し、
前記部分的画像を、予め定められた背景画像に挿入することで、前記最終画像を生成する、
ことを特徴とする、請求項2に記載の画像アクセス管理装置。 - 前記対象画像の所定領域は、
少なくとも第1パッチ及び第2パッチを含み、
前記特徴計算部は、
前記第1パッチに関する第1特徴ベクトルを抽出し、
前記第2パッチに関する第2特徴ベクトルを抽出し、
前記次元調整部は、
前記第1特徴ベクトルと、前記第2特徴ベクトルとの意味的平均を計算することで、前記第1特徴ベクトル及び第2特徴ベクトルに比べて情報量が削減された第3特徴ベクトルを生成する、
ことを特徴とする、請求項2に記載の画像アクセス管理装置。 - 前記特徴ベクトルは、前記対象画像におけるオブジェクトの属性を表す1つ以上の属性値を含み、
前記次元調整部は、
前記属性値を変更することで、前記特徴ベクトルの情報量を削減する加工を行う、
ことを特徴とする、請求項2に記載の画像アクセス管理装置。 - 前記特徴計算部は、
第1の属性を有するオブジェクトを表す第1の画像と、前記第1の属性を表す第2の画像とを受信し、
前記第1の画像に基づいて、前記オブジェクトに対応する第1の属性値のセットを計算し、
前記第2の画像に基づいて、前記第1の属性に対応する第2の属性値のセットを計算し、
前記第2の属性値のセットを、前記第1の属性値のセットから減算し、第3の属性値のセットを計算することで、前記第1の画像の属性値の変更を行い、
前記画像生成部は、
前記第3の属性値のセットに基づいて、前記第1の属性を有しない前記オブジェクトの画像を生成する、
ことを特徴とする、請求項5に記載の画像アクセス管理装置。 - 前記特徴計算部は、
第1の属性を有しないオブジェクトを表す第1の画像と、前記第1の属性を表す第2の画像とを受信し、
前記第1の画像に基づいて、前記オブジェクトに対応する第1の属性値のセットを計算し、
前記第2の画像に基づいて、前記第1の属性に対応する第2の属性値のセットを計算し、
前記第2の属性値のセットを、前記第1の属性値のセットに加算し、第3の属性値のセットを計算することで、前記第1の画像の属性値の変更を行い、
前記画像生成部は、
前記第3の属性値のセットに基づいて、前記第1の属性を有する前記オブジェクトの画像を生成する、
ことを特徴とする、請求項5に記載の画像アクセス管理装置。 - 画像へのアクセスを管理するための画像アクセス管理装置によって実施される画像アクセス管理方法であって、
前記画像アクセス管理装置は、
特徴計算部と、アクセス管理部と、画像生成部とを備え、
前記画像アクセス管理方法は、
前記特徴計算部によって、
対象画像における所定領域に関する特徴ベクトルを抽出する工程と、
前記画像アクセス管理装置が、前記対象画像へのアクセス要求を受信する場合、
前記アクセス管理部によって、
前記対象画像へのアクセス要求に含まれるアクセス権限や目的に応じて、前記対象画像に対する閲覧レベルを判定する工程と、
前記画像生成部によって、
前記特徴ベクトルを前記閲覧レベルに応じて加工することで、前記アクセス権限に応じた最終画像を生成する工程と、
前記最終画像を前記アクセス要求の回答として提供する工程と、
を含む画像アクセス管理方法。 - 前記画像生成部は、
次元調整部と、推論部を更に備え、
前記最終画像を生成する工程は、
前記次元調整部によって、
前記閲覧レベルに応じて、前記特徴ベクトルの情報量を削減する加工を行う工程と、
前記推論部によって、
情報量が削減された前記特徴ベクトルに基づいて、前記特徴ベクトルに関する推論を導出する工程と、
前記画像生成部によって、
情報量が削減された前記特徴ベクトルと、前記推論とに基づいて、前記最終画像を生成する工程と、
を更に含む、請求項8に記載の画像アクセス管理方法。 - 前記画像アクセス管理装置は、通信ネットワークを介してクライアント端末と接続されており、
前記最終画像を生成する工程は、
前記次元調整部によって、
前記特徴ベクトルを前記通信ネットワークに依存する制約を利用して、前記特徴ベクトルの情報量を削減する加工を行う工程と、
前記クライアント端末によって、
情報量が削減された前記特徴ベクトルを受信し、ニューラルネットワークで処理することで、前記特徴ベクトルに基づいた部分的画像を生成する工程と、
前記部分的画像を、予め定められた背景画像に挿入することで、前記最終画像を生成する工程と、
を更に含む、請求項9に記載の画像アクセス管理方法。 - 前記対象画像の所定領域は、
少なくとも第1パッチ及び第2パッチを含み、
前記画像アクセス管理方法は、
前記特徴計算部によって、
前記第1パッチに関する第1特徴ベクトルを抽出する工程と、
前記第2パッチに関する第2特徴ベクトルを抽出する工程と、
前記次元調整部によって、
前記第1特徴ベクトルと、前記第2特徴ベクトルとの意味的平均を計算することで、前記第1特徴ベクトル及び第2特徴ベクトルに比べて情報量が削減された第3特徴ベクトルを生成する、
を更に含む、請求項9に記載の画像アクセス管理方法。 - 前記特徴ベクトルは、前記対象画像におけるオブジェクトの属性を表す1つ以上の属性値を含み、
前記画像アクセス管理方法は、
前記次元調整部によって、
前記属性値を変更することで、前記特徴ベクトルの情報量を削減する加工を行う工程、
を更に含む、請求項9に記載の画像アクセス管理方法。 - 前記画像アクセス管理方法は、
前記特徴計算部によって、
第1の属性を有するオブジェクトを表す第1の画像と、前記第1の属性を表す第2の画像とを受信する工程と、
前記第1の画像に基づいて、前記オブジェクトに対応する第1の属性値のセットを計算する工程と、
前記第2の画像に基づいて、前記第1の属性に対応する第2の属性値のセットを計算する工程と、
前記第2の属性値のセットを、前記第1の属性値のセットから減算し、第3の属性値のセットを計算することで、前記第1の画像の属性値の変更を行う工程と、
前記画像生成部によって、
前記第3の属性値のセットに基づいて、前記第1の属性を有しない前記オブジェクトの画像を生成する工程と、
を更に含む、請求項12に記載の画像アクセス管理方法。 - 前記画像アクセス管理方法は、
前記特徴計算部によって、
第1の属性を有しないオブジェクトを表す第1の画像と、前記第1の属性を表す第2の画像とを受信する工程と、
前記第1の画像に基づいて、前記オブジェクトに対応する第1の属性値のセットを計算する工程と、
前記第2の画像に基づいて、前記第1の属性に対応する第2の属性値のセットを計算する工程と、
前記第2の属性値のセットを、前記第1の属性値のセットに加算し、第3の属性値のセットを計算することで、前記第1の画像の属性値の変更を行う工程と、
前記画像生成部は、
前記第3の属性値のセットに基づいて、前記第1の属性を有する前記オブジェクトの画像を生成する工程と、
を更に含む、請求項12に記載の画像アクセス管理方法。 - 画像へのアクセスを管理するための画像アクセス管理システムであって、
前記画像アクセス管理システムは、
特徴計算部と、アクセス管理部と、画像生成部とを有する画像アクセス管理装置と、
対象画像を取得するセンサ装置と、
前記対象画像へのアクセス要求を作成し、送信するクライアント端末と、
を備え、
前記画像アクセス管理装置と、前記センサ装置と、前記クライアント端末とがネットワークを介して接続されており、
前記特徴計算部は、
前記センサ装置から前記対象画像を取得し、前記対象画像における所定領域に関する特徴ベクトルを抽出し、
前記画像アクセス管理装置が、前記対象画像へのアクセス要求を前記クライアント端末から受信する場合、
前記アクセス管理部は、
前記対象画像へのアクセス要求に含まれるアクセス権限や目的に応じて、前記対象画像に対する閲覧レベルを判定し、
前記画像生成部は、
前記特徴ベクトルを前記閲覧レベルに応じて加工することで、前記アクセス権限に応じた最終画像を生成し、前記クライアント端末からの前記アクセス要求への回答として提供する、
ことを特徴とする画像アクセス管理システム。
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