プライバシーが保護された訓練画像に対する視線位置分布を用いた性別認識 ∗井上路子 ∗∗ 西山

正志 ∗∗ 岩井儀雄 ∗∗Gender Classification using Gaze Distributions for Privacy-Protection of Training Samples
Michiko INOUE, Masashi NISHIYAMA and Yoshio IWAI
We propose a method for classifying gender using training samples after applying privacy-protection. Recently, training
samples containing individuals require to protect their privacy. Head regions of training sample are usually manipulated for
privacy-protection. However, the accuracy of gender classification is degraded when directly using the protected training
samples. Here, we aim to use the human visual capability that people can correctly recognize males and females though
the head regions are manipulated. We use gaze distributions of observers who view stimulus images for the preprocessingof gender classifier. Experimental results show that our method improved the accuracy of gender classification after
manipulating the training samples by masking, pixelation and blur for privacy-protection.
Key words: Gender classification, training samples, gaze distributions, privacy-protection

1. は じ め に
公共空間に設置された防犯カメラで撮影された人物画像から性別を認識する技術の開発が進んでいる．この技術を応用する
ことで，その場に存在する人物の性別を把握し，マーケティン
グや防犯へ貢献することが期待されている．性別認識の既存手
法 1)2) では，深層学習を適用することで高い精度を実現している．これらの手法では深層学習の効果を発揮するため訓練画像を大量に収集している．
訓練画像を収集する際に，人間である被写体を撮影すること

FemaleMale

Fig.1 Examples of pedestrian images where head regions are completely
masked for privacy protectionに注意しなければならない．撮影された訓練画像には，被写体が収集されることに不安を感じる情報が含まれている場合がある．特に顔は取り扱いに気を付けなければならない．さらに訓練画像は，学習モデルの精度を高めるため，長期にわたり繰り返し利用されている．したがって，訓練画像の収集にあたり，被写体のプライバシーを保護する技術が必要とされている．
画像中の被写体のプライバシーを保護するために，その頭部領域を加工することが一般的に多い．例えば，雑誌の広告ではマスク加工が施され，テレビのインタビューではモザイク加工が施され，google ストリートビューでは被写体の顔にぼかし加工が施されている．さらに，複雑な加工を施す手法が文献 3)4)で提案されている．ただし，これらの文献では，性別認識における訓練画像へのプライバシー保護を十分に議論していなかった．既存手法を訓練画像にそのまま適用した場合，性別認識の精度に影響することが想定される．実際に文献 5) では，プライ
バシーを保護するために訓練画像中の頭部領域にマスクやモザ
イクやぼかしを適用した場合，性別認識の精度が低下することが報告されている．
プライバシーが保護された訓練画像を用いて性別認識の精度を高めるために，本論文では人間の視覚特性に着目する．文
∗∗∗∗

原稿受付 令和元年 5 月 6 日
掲載決定 令和元年 9 月 4 日
鳥取大学大学院工学研究科 (鳥取市湖山町南 4 丁目 101)

献 6) では，人間は性別を見分ける際に重要な特徴を画像中の被写体から観察することが述べられている．この手法では，実験協力者が被写体を観察する際に視線位置の分布を計測し識別に利用する．具体的には，特徴抽出の前処理として，視線が集まる頭部領域を識別器が重視するように訓練画像へ重みを与えている．既存手法 6) をプライバシー保護された訓練画像にそのまま適用すると，認識精度が低くなると考えられる．これは，訓練画像へプライバシー保護を施す際，前述のように頭部領域は加工されることが多いためである．ただし，被写体の頭部領域を完全に遮蔽した時でも，多くの場合において人間は見た目の性別を判断することができる．これは，体型などの頭部以外から得られる特徴を画像中の被写体から観察するためだと考えられる．例えば，図 1 のように，被写体の胴体が曲線の丸みを帯びている場合は女性，胴体が筋肉質な場合は男性であると人間は判断することが多い．なお，本論文における胴体とは，身体の頭，首，四肢を除いた部位を指す．
そこで本論文では，プライバシー保護のために訓練画像中の頭部領域が加工された場合でも性別認識の精度を向上させる手法を提案する．そのために，以下の 2 つの項目を検証する．

• 被写体の頭部領域が遮蔽された場合における実験協力者の視線位置分布• 計測された視線位置分布を識別器に利用することの効果
1 つめの検証では，実験協力者が性別を判別する際に，頭部以外で観察する領域を確認する．また，比較のために頭部領域が遮蔽されていない場合の実験も同時に行う．2 つめの検証では，計測された視線位置分布をプライバシーが保護された訓練
画像に適用することで，性別認識の精度が向上するかどうかを
確認する．

(a)

(b)

(c)

(d)

Fig.2 Examples of pedestrian images after applying privacy protection

2. 関 連 研 究
2.1

プライバシー保護

文献

7) 8) 9)で述べられているように，画像中に存在する被写体のプライバシー保護は重要な課題であり，近年注目が高まっている．被写体の画像を撮影する前の段階や，画像を用いて認識処理を行う段階など，処理の全体を通して様々な既存手法が提案されている．文献

10)(a) S1では，被写体自身が保護メガネをかけることで，一般的な検出アルゴリズムから顔が見つからないようにする手法が提案されている．また，文献 11) では，カメラの撮像系に特殊な機構を組込むことで，被写体の頭部を自動で遮蔽する手法が提案されている．これらの既存手法を用いることでプライバシーが保護された画像のみが記録される利点がある．ただし，撮影時に特別な機材を準備する必要があるため，本論文で対象とする訓練画像の収集時に，これらの既存手法が適しているとは言えない．文献 3) では，被写体の顔を架空の人(b) S 2
Fig.3 Examples of stimulus images for measuring gaze distributions

物の顔と取り換えることで，プライバシーを保護する手法が提案されている．新しいプライバシー保護の形と言えるが，社会像中の被写体の頭部領域を実験協力者が観察できないように，的に十分に受け入れられているとは言えないため，本論文では頭部およびその周辺領域を完全に遮蔽した．その例を図 2 (a)一般的な画像加工を対象とする．文献 4) では，架空人物の画像に示す．他の方法として，例えば図 2 (b) のように，頭部領域のに本人の特徴量を視覚的に分からないよう埋め込むことで，認みを遮蔽することが考えられる．ただしこの場合，頭部領域の識処理を行う手法が提案されている．認識アルゴリズムが今後

周囲に矩形の強いエッジが発生するため，実験協力者の視線が変更されないのであれば有効であるが，新たに開発された認識

人物領域だけでなくエッジ付近にも集まることが予想される．

アルゴリズムを適用すると埋め込まれた特徴量は復元されなく

図 2 (c) や (d) のように，頭部及びその周辺領域にモザイクやぼなる．このため本論文では，様々な認識アルゴリズムに対応でかしを施すことも考えられる．ただし，被写体の頭部を観察できるような前処理の手法を取り扱うことを考える．

きるため，実験協力者の視線が頭部領域にも集まることが予想

2.2

される．従って本実験では，頭部領域及びその周辺領域を完全

視覚特性

画像認識の分野において，人間の視覚特性の活用が期待されている．文献 12) では，視線位置分布を用いて顕著性マップの推定精度を向上させている．文献

13)

では，ウェアラブルカメ

ラを用いて注目領域推定と行動認識を同時に行っている．文献 14) では，視線位置と画像特徴を用いて選好推定を行っている．文献 15) では，商品リコメンデーションのために視線の移動パターンを推定している．文献 16) では，視線位置分布のみに遮蔽する方法を採用した．以下では，実験協力者が観察する
人物画像を刺激画像と呼ぶ．
実験協力者の視線位置分布を計測する際，刺激画像に適用す
る画像加工の条件を以下に挙げる．

S1 ：頭部領域を遮蔽した場合
S2 ：頭部領域を遮蔽しない場合

から物体認識を行っている．さらに文献 17) では，視線による比較のために，条件 S1 に加え S2 の計測も行うこととした．

注目領域マスキングで顔画像の属性を認識している．また文

条件 S1 で使用する刺激画像の例を図 3 (a) に，条件 S2 で使では，視線位置分布を深層学習に組み込むことでファッ用する刺激画像の例を (b) に示す．刺激画像として PETA デー

ション画像の属性を認識している．これらの既存手法は様々なタセット 19) に含まれる CUHK データセットを使用した．こ視線の応用を議論しているものの，プライバシー保護を取りのデータセットに含まれる画像の人物領域は，人手によって扱っていないため，本論文は性別認識を対象とし新たに取り組

ある程度の位置合わせがなされている．その程度を調査する

むこととする．

ために，CUHK データセットに含まれる全ての人物画像から

献

18)

3.

被写体の頭部領域が遮蔽された場合における実験協力者の視線位置分布

3.1

刺激画像

条件 S1 と S2 の平均画像を生成した．条件 S1 の平均画像を
図 4 (a) に，S2 の平均画像を (b) に示す．先に図中の (b) について考察する．画像上部に現れた黒い円が人物の頭部領域，画像の中央付近に現れた黒い楕円が人物の胴体領域，画像下部に

実験協力者が被写体の性別を見分ける際，頭部以外で観察す現れた淡い黒色の部分が人物の足領域に対応していると言える領域を明らかにする検証を行った．そのため本論文では，画る．図 4 (a) では，(b) の画像上部に現れた黒い円が観察されて(a)(a) S1(b) S 2(b)

Fig.6 Examples of stimulus images on the display

Fig.4 Average images with and without masking head regions(a) gS1(a)(b) gS2

Fig.7 Gaze maps generated under the conditions S1 and S2

65 cm
Display
100 cmParticipant
110–120 cm

Eye tracker
70 cm

P1 ：実験協力者を 16 名とした．
P2 ：実験協力者を 1 名ランダムに選び出した．
P3 ：視線位置分布を計測する時の条件を S1 または S2 のど
ちらかにランダムに設定した．

(b)
Fig.5 Experimental setting

いないことから，人物の頭部領域が完全に遮蔽されていると言える．なお，条件 S1 では画像上部から高さ 25% の領域を遮蔽した．この決め方として，被写体の頭部が完全に遮蔽され，かつ，肩以下の胴体が大きく遮蔽されないこととした．遮蔽された刺激画像がこの決め方を全て満たすことを目視で確認した．
刺激画像中の遮蔽領域の画素値はディスプレイ背景の画素値と同じとした．刺激画像のサイズは条件 S1 と S2 ともに 80×160画素とした．実験条件を統制するため，刺激画像に含まれる被写体の男女の割合を同じにした．また，画像中の被写体の体向きの割合を前後左右で同じにした．被写体に同一人物は出現しないようにした．刺激画像の枚数は条件 S1 で 32 枚，S2 で 32枚とした．
実験協力者数を 16 名 (男性 10 名，女性 6 名) とした．平
均年齢は 22.4 ± 1.0 歳であった．視線計測の実験風景の例を

P4 ：刺激画像中の被写体の性別を見分けるタスクを実行するように実験協力者に説明した．

P5 ：灰色画像を 2 秒間提示した．
P6 ：ランダムに選択された刺激画像を 2 秒間提示した．
P7 ：黒色画像を 3 秒間提示し，実験協力者に口頭で被写体の性別を回答させた．

P8 ：手順 P5 から P7 を刺激画像の枚数分繰り返した．
P9 ：全ての実験協力者が終了するまで手順 P2 から P8 を繰り返した．
次に，視線マップの生成手法について述べる．ここでは，手順 P6 で計測された視線位置分布から，文献 6) と同様の手法で視線マップを生成した．視線計測装置が停留していると判別した実験協力者の視線位置のみを用いた．条件 S1 , S2 毎に，停留点の出現位置の頻度分布を全ての実験協力者，および，全ての刺激画像から求めた．視線マップの大きさは刺激画像と同じとなるようリサイズした．

3.3 計測された視線位置分布の解析

図 5 (a) に，その配置を (b) に示す．ディスプレイから 65 cm

条件毎の視線マップの生成結果を図 7 に示す．以下では条の位置に実験協力者を座らせた．目の高さが 110 から 120 cm

件 i ∈ {S1 , S2 } の視線マップを gi で表す．図中において，視になるよう椅子の高さを実験協力者に調節させた．ディスプ

線マップの黒色領域は，実験協力者からの視線位置が集まるこ

レイの大きさは 24 インチ (解像度：1920×1080 画素)，視線計とを表している．逆に白色領域は視線位置が集まらないことを測装置は Gaze Point GP3 とした．視線計測装置のサンプリン表している．図 7 (a) の視線マップ gS1 を図 4 (a) の平均画像

グレートは 60 fps とした．角度分解能は 0.5 度から 1.0 度の間中の人物シルエットと照らし合わせると，遮蔽がある場合に実であると仕様書に記載されていた．刺激画像を 480×960 画素

験協力者の視線位置は被写体の胴体領域に集まることが分かっに拡大して提示した．また，センターバイアスを避けるためにた．各刺激画像中の人物領域を観察すると，被写体の胴体の体

ディスプレイ上のランダムな位置に刺激画像を提示した．条件

型や服装や持ち物が出現していた．一方，図 7 (b) の視線マッS1 の刺激画像が提示されたディスプレイの例を図 6 (a) に，条件 S2 の刺激画像が提示されたディスプレイの例を (b) に示す．
実験協力者 16 名のうち 8 名には条件 S1 ，残りの 8 名には条件
S2 の刺激画像を提示した．条件 S1 では男性４名と女性 4 名の計 8 名，条件 S2 では男性 6 名と女性 2 名の計 8 名とした．
3.2

実験手順

実験協力者の視線位置分布を計測する手順は以下とした．

プ gS2 から，遮蔽がない場合に実験協力者は刺激画像中の被写体の頭部領域を重点的に観察することが分かった．これは既存
手法 6) と同様の傾向であった．条件 S1 と S2 ともに，被写体の足付近には実験協力者の視線が集まらなかった．
次に，個々の刺激画像に対する視線マップを確認した．図 8に，図 3 のそれぞれの刺激画像に対する視線マップを示す．例
えば，図 3 の右上の刺激画像を観察した時の全実験協力者の視Front

Back

Left

Right

Left

Right

S1
S1
Front

Back

S2
Fig.8 Examples of the gaze maps of the stimulus images

Female

Male

S2

Male

FemaleFig.10 Gaze maps measured from the subjects of each direction

Table1 Correlation coefficients of gaze maps measured from males and femalesof participants or subjects.

S1

Participants
S1
S2
0.88 0.97

S2

Subjects
S1
S2
0.97 0.92(a) Participants
Male

FemaleMale

Female

刺激画像中の被写体の体向きの影響で，視線マップに差が見られるかどうかを調査した．体向き毎の視線マップを図 10に示す．ピアソンの積率相関係数により，体向きの間で相関係数を算出した．その結果，条件 S1 では 0.91±0.03，S2 では

0.93±0.03 となった．どちらの条件でも相関係数が高いため，被写体の体向きの影響で，視線が集まる領域に顕著な差は見らS2

S1

れないと考えられる．

(b) Subjects

4. 計測された視線位置分布を

Fig.9 Gaze maps measured from males and females of participants or subjects

識別器に利用することの効果

4.1 実験条件
線位置分布が，図 8 の右上の視線マップとなる．条件 S1 では，多くの刺激画像において実験協力者の視線は被写体の胴体へ主本実験では視線位置分布を用いることで，被写体の頭部領域が遮蔽された訓練画像で性別認識の精度が向上するかどうかをに集まっていたが，一部の刺激画像において足や腰にも視線が検証した．訓練画像には刺激画像と同様に PETA データセッ

集まっていた．条件 S2 では，全ての刺激画像において実験協トに含まれる CUHK データセットを用いた．ただし視線計測

力者の視線は頭部へ集まっていた．

時の刺激画像は，訓練画像とテスト画像に含まれないようにし

実験協力者による性別認識の正解率について述べる．実験協

た．性別認識の精度を求める際，総数 2540 枚の画像に 10-fold

力者の回答が刺激画像の性別ラベルと一致していれば正解とし交差検証を適用した．交差検証の各回では，訓練画像の枚数をた．実験協力者の正解率は，条件 S1 で 87.0±5.5%，条件 S2 で2286 枚 (男性 1143 枚，女性 1143 枚)，テスト画像の枚数を 254
枚 (男性 127 枚，女性 127 枚) とした．訓練画像に対する加工

95.9±3.1% であった．
計測時の実験協力者，及び，画像中の被写体の性差による視線位置分布の違いを検証した．実験協力者の性別毎に生成した視線マップを図 9 (a) に，被写体の性別毎に生成した視線マップを (b) に示す．図中の (a) では，条件 S1 と S2 ともに，視線の条件を以下とした．

• TS1 ：訓練画像中の頭部領域を遮蔽した場合• TS2 ：訓練画像中の頭部領域を遮蔽しない場合が集まる領域には実験協力者の性別による顕著な差は見られな

条件 TS1 の訓練画像の例を図 11 (a) に，条件 TS2 の訓練画像

かった．図中の (b) では，(a) と同様に，被写体の性別による顕の例を (b) に示す．

著な差は見られなかった．条件 S1 と S2 における実験協力者，及び，被写体の性別間の相関係数を，ピアソンの積率相関係数により算出した．その結果を表 1 に示す．全ての条件で性別間の相関係数は高かった．

訓練画像に対する視線マップの効果を確認するために，以下の条件で精度を比較した．

G1 ：遮蔽あり視線マップ gS1 を用いた提案手法

Accuracy [%]70(a) TS1

65
60
55

50
45

(a) CNN

Accuracy [%]70(b) TS 2
Fig.11 Examples of training samples with and without masking head regions

65
60
55
50
45

(b) SVM
G2 ：遮蔽なし視線マップ gS2 を用いた既存手法
G3 ：視線マップを用いないベースライン手法
精度を比較する条件の数は，TS1 と TS2 に対し，G1 と G2 とG3 を組み合わせた 6 通りとした．訓練画像とテスト画像から視線を毎回計測することは避け，3. の刺激画像から計測された視線マップのみを用いることとした．視線マップを識別器の前処理として利用する手法は，文献 6) と同様とした．以下でそのAccuracy [%]

70
65
60
55
50
45

概要を説明する．実験協力者の視線位置が集まる位置の画素値に，訓練画像上で相対的に大きくなるように重みを与えた．一方，実験協力者の視線位置が集まらない位置の画素値に，小さな重みを与えた．具体的には以下の手続きとした．視線マップの位置 (x, y) における値を gi (x, y) で表す．gi (x, y) が取り得

(c) LR
：G1

：G2

：G3

Fig.12 Accuracy of gender classification under masking head regions of the condition TS1

る値の範囲は [0, 1] とした．訓練画像の画素値を t(x, y) とすると，前処理後の画素値 t′ (x, y) を式 (1) で算出した．

t′ (x, y) = c(gi (x, y))t(x, y)

棄する仕様が多いためである．よって本実験では，テスト画像(1)

ここで c( ) は視線マップの値を強調する補正関数を表し c(z) =z a + b とした．a，b はハイパーパラメータである．a>1 の時
は視線マップの値が強調され，a<1 の時は値が緩和される．bは視線マップのオフセットである．なお，RGB 色空間を HSV
色空間に変換し，V 値のみに重みを与えた．
視線マップにより重み付けされた訓練画像に対し，以下の識別器を適用した．

遮蔽なし人物画像を用いて精度検証を行った．

4.2 訓練画像が遮蔽された場合の実験結果
頭部を遮蔽した条件 TS1 の性別認識の結果を図 12 に示す．
図中の (a) は CNN，(b) は SVM，(c) は LR を用いた時の性別認識の精度である．図中の (a) では，条件 G1 は G3 より精度がわずかに高かった．また，条件 G2 は G1 と G3 より精度が大幅に低下した．(b) では (a) と同様の傾向がみられた．(c) では，条件 G2 は G3 より精度が高く，条件 G1 は G2 と G3 より• CNN：Convolutional Neural Network (CNN) を用いた．
ネットワークモデルの前段には畳み込み層を 2 層としそれぞれの間にプーリング層を設けた．後段には全結合層
を 2 層を設けた．このモデルは文献としてプライバシー保護の画像加工が施される前の状態である

20)の Mini-CNN と同様である．

• SVM：線形の Support vector machine 21) を用いた．ペナ
ルティパラメータ C は 1 とした．
• LR：文献 22) のロジスティクス回帰を用いた．正則化パラメータは 1 とした．

精度が高かった．これらの結果より，訓練画像の頭部領域を遮蔽した場合，視線マップは遮蔽なしと比べて遮蔽ありの方が有効であることが分かった．
次に頭部を遮蔽しない条件 TS2 の性別認識の結果を図 13 に示す．(a) では，条件 G1 と G3 の精度に顕著な差はなかった．
また，条件 G2 は G1 と G3 より精度が高かった．(b) では，条件 G1 は G2 と G3 より精度が低かった．条件 G2 は G3 より精度が高かった．(c) では，(b) と同様の傾向がみられた．これらの結果より，訓練画像の頭部領域を遮蔽しない場合，視線マッ
プは遮蔽ありと比べて遮蔽なしの方が有効であることが分かっ

なお，テスト画像には遮蔽を適用しないこととし，訓練画像と同じ手続きで視線マップによる重み付けを行った．遮蔽なしの理由として，性別認識を実行する端末内で，テスト画像のプラ
イバシーが問題になることが少ないことが挙げられる．これは，端末内でテスト画像を識別器に入力し，その場で画像を破た．訓練画像への遮蔽の有無によって性別認識に有効な視線マップが異なることから，それぞれ適した視線マップを切り替えて用いることが必要と考えられる．

Accuracy [%]

85
80

75
70
65

(a)

60

(a) CNN

Accuracy [%]

85
80
75
70

T p1

T p2

T b1

T b2

(b)

T p3

T p4

T b3

T b4

65
60

(b) SVM

Accuracy [%]

85
80
75

(c)

70

Fig.14 Examples of training samples after protecting privacy using pixelation
and blur while changing parameters

6560(c) LR
：G1

：G2

：G3

Fig.13 Accuracy of gender classification under not masking head regions of thecondition TS2

4.3

被写体の頭部領域にモザイクやぼかしを施した場合

訓練画像中の被写体のプライバシーを保護するために，遮蔽以外に用いられる加工方法を適用した際の性別認識の精度を検証した．ここではモザイクとぼかしを採用した．加工前の訓練画像の例を図 14 (a) に，モザイクを施した訓練画像の例を (b) に，ぼかしを施した訓練画像の例を (c) に示す．遮蔽と異なり，モザイクやぼかしはいくつかの加工程度を持つ．
検証では，訓練画像に 4 つの加工程度 k ∈ {1, 2, 3, 4} を施した．モザイクの加工程度を条件 Tpk ，ぼかしの加工程度を条件

かった．

4.4 人物領域を用いた場合との比較
視線マップによる重み付けではなく，人物領域そのものを用いた場合と性別認識の精度を比較した．人物領域の抽出にはMask R-CNN 23) を用いた．その訓練画像の例を図 16 に示す．
遮蔽なしの訓練画像に対し Mask R-CNN を適用し，その上部を遮蔽した．性別認識の精度を求める際，総数 2540 枚の画像に 10-fold 交差検証を適用した．交差検証の各回では，訓練画像の枚数を 2286 枚 (男性 1143 枚，女性 1143 枚)，テスト画像の枚数を 254 枚 (男性 127 枚，女性 127 枚) とした．識別器には 4.2 節で最も精度の高かった CNN を用いた．
性別認識の精度は，視線マップ gS1 を用いる提案手法では66.1±2.7%，人物領域を用いる比較手法では 52.4±2.5% であった．提案手法は比較手法より精度が高かった．遮蔽あり視線

Tbk で表す．それぞれの条件における加工程度はモザイクで{16 × 32, 12 × 24, 8 × 16, 4 × 8} ブロックとした．ぼかしの加工程度はガウシアンブラーを用い，その σ を {3, 7, 11, 15} とした．識別器には 4.2 節で最も精度の高かった CNN を用いた．
視線マップには 4.1 節の G1 と G2 と G3 を用いた．

マップで訓練画像に重みを与える提案手法は，人物領域を用いプライバシー保護としてモザイクを施した性別認識の結果を交差検証を適用した．交差検証の各回では，訓練画像の枚数を

図 15 (a) に示す．条件 Tp1 から Tp3 では，G2，G3，G1 の順に度が高かった．これらの結果より，モザイクの加工程度が大き2286 枚 (男性 1143 枚，女性 1143 枚)，テスト画像の枚数を 254
枚 (男性 127 枚，女性 127 枚) とした．視線マップには 4.1 節のG1 と G2 と G3 を用いた．識別器には CNN と SVM と LR をい訓練画像を用いた場合，遮蔽あり視線マップを利用する手法用いた．

精度が高かった．一方，条件 Tp4 では G1，G3，G2 の順に精が最も精度が良くなることが分かった．

る比較手法より有効であると言える．

4.5 訓練画像およびテスト画像の頭部領域を遮蔽した場合
訓練画像とテスト画像において被写体の頭部領域を遮蔽した場合について精度を評価した．総数 2540 枚の画像に 10-fold

訓練画像およびテスト画像の頭部領域を遮蔽した場合の精度

次に，プライバシー保護としてぼかしを施した性別認識の結を図 17 に示す．図中の (a) は CNN，(b) は SVM，(c) は LR を果を図 15 (b) に示す．条件 Tb1 から Tb4 において，G1，G2，

用いた時の精度である．(a) では，条件 G1 は G2 より精度が高G3 の順に精度が高かった．これらの結果より，ぼかしの加工かった．条件 G1 は G3 より精度が僅かに高かった．一方，条程度が小さい訓練画像を用いた場合でも，遮蔽あり視線マップ

件 G2 は G3 より精度が僅かに低かった．(b) では，条件 G1 はを利用することで性別認識の精度が高まる場合があることが分

G2 より精度が僅かに高かった．条件 G1 は G3 より精度が高70Accuracy [%]Accuracy [%]

80
75
70
65

65
60
55

(a) CNN

Tp1

Tp2
Tp3
(a) Pixelization70

Tp4
Accuracy [%]

60

75

65
60
55

(b) SVM

70

70

65
60

Tb1

Tb2
Tb3
(b) Blur：G1：G2

Accuracy [%]Accuracy [%]

80

Tb4

：G3

65
60
55

(c) LR

Fig.15 Accuracy of gender classification using training samples of pixelation
and blur

：G1

：G2

：G3

Fig.17 Accuracy of gender classification under masking head regions of training
samples and test samples

視線マップの更なる有効活用の検討，また，停留点の決め方の影響調査が挙げられる．
謝Fig.16 Examples of training samples after applying body region segmentation

辞

本研究の一部は，総務省 SCOPE(No. 172308003) および JSPS
かった．条件 G2 は G3 より精度が僅かに高かった．(c) では(b) と同様の傾向がみられた．これらの結果より，提案手法 G1
では既存手法 G2 と比べて，僅かではあるが精度向上が期待できると考えられる．また，提案手法 G1 はベースライン G3 と比べて精度向上に有効であると言える．

科研費 JP17K00238 の助成を受けたものである．
参1)
2)

5. お わ り に
被写体のプライバシーが保護された訓練画像を用いた性別認識において，実験協力者の視線位置分布を利用することで精度を向上させる手法について議論した．視線位置分布の計測では，被写体の頭部領域が遮蔽された刺激画像を実験協力者に提3)4)示した．視線計測の結果，被写体の胴体領域を実験協力者は観察することが明らかになった．得られた視線位置分布を利用

5)

し，遮蔽やモザイクやぼかしの加工でプライバシーが保護された訓練画像を用いて性別認識の実験を行い，提案手法の有効性を確認した．

6)

今後の課題として，提案手法と既存手法の視線位置分布を組み合わせた性別認識の手法の開発や，性別認識以外の属性タス

7)

クにおける遮蔽あり視線マップの有効性に関する検証，訓練画像が遮蔽なしでテスト画像が遮蔽ありの場合の検討，遮蔽あり

8)

考

文

献

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