論文

準同型暗号を用いた人物対応付けのための画像選択による通信量の削減福田尚悟†

森田 一成†

西山正志†,†† a)

岩井 儀雄†,††

Reduction of Communication Traﬃc by Selecting Pedestrian Images for Person
Re-identification using Homomorphic Encryption
Shogo FUKUDA† , Kazunari MORITA† , Masashi NISHIYAMA†,††a) , and Yoshio
IWAI†,††
あらまし 本論文では，準同型暗号を用いた人物対応付けシステムにおける通信量を削減するために，足姿勢を用いて適切な人物画像を選択し，特徴量を抽出する手法を提案する．人物を対応付ける際に用いる特徴量は個
人情報に該当するため，特徴量を暗号化し保護する必要がある．準同型暗号は復号化することなく特徴量間の距離を計算できるため，安全なシステム運用が可能となる．ただし，暗号化された特徴量のサイズは大きくなるた
め，特徴量をシステム内で送受信する際，通信量が増大する課題がある．そこで提案手法では，特徴量を抽出する前段階である人物画像の集合から，カメラ間で共通に表れる足姿勢を用いて画像枚数そのものを減らすことを狙う．準同型暗号を組み込んだシステムにおいて，人物対応付けの精度を同等以上に保った上で，特徴量を送受信する際の通信量を 73.2% ほど削減できることを実験で確認した．
キーワード

画像選択, 準同型暗号, 特徴量, 人物対応付け

えば，色や勾配の分布を画像統計として抽出する手1. は じ め に

法 [1]〜[4] や，性別や年代などの人物属性を特徴とし

安心安全な社会の実現のために，複数カメラを用いた見守りシステムが必要とされている．本論文では，て抽出する手法 [5]〜[8] が提案されている．
人物対応付けで使用される特徴量は，個人を特定で人物が歩行する動線を仮定できる通路での見守りシス（ *2）
きるものであるため個人情報に該当する（ *1）．よっ

テムについて考える．通路は屋内の地点間をつなぐ役て対応付けシステムでは，個人情報である特徴量を暗割として存在する．見通しが良く，人物が移動する際号化し，第三者からはアクセスできない形で取り扱うに必ず通る場所であるため，このシステムは犯人や迷必要がある．以下では特徴量を保護するために，準同子の捜索時に有効である．本論文では，通路に設置さ型暗号 [9] に着目する．準同型暗号は，対象を復号化れている各カメラの高さと角度は同じであると仮定しすることなく加算と乗算の演算が可能である．準同型

議論を進める．

暗号を用いたパターン認識の手法として，主成分分析

歩行する人物をカメラで撮影する場合，その人物のへの適用例 [10] や，深層学習への適用例 [11] が報告さ姿勢は時々刻々と変化する．同一人物の人物画像をカれている．本論文では，人物対応付けの特徴量に準同

メラ間で高精度に対応付けるため，人物画像からその型暗号を適用し，暗号化されたままで距離計算を行う

人物の個人性を表す特徴量を抽出し，特徴量同士の距ことを考える．

離を計算することが一般的である．特徴量として例†

特徴量の距離計算において，スケーラビリティもまた考慮する必要がある．混雑で人数が多くなった場合，

鳥取大学大学院持続性社会創生科学研究科，鳥取市
Graduate School of Sustainability Science, Tottori Univer-

また，見守る範囲が広がりカメラの台数が多くなった

sity, Tottori 680-8550, Japan††

鳥取大学大学院工学研究科，鳥取市
Graduate School of Engineering, Tottori Universitya) E-mail: nishiyama@tottori-u.ac.jp

電子情報通信学会論文誌（ *1）：個人情報保護に関する法律 (2017/5/30)（ *2）：General Data Protection Regulation (2018/5/25)

D Vol. J103–D No. 10 pp. 1–13 ©（社）電子情報通信学会 20201

電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10

場合，多数の特徴量が獲得され距離計算のコストが大幅に増加する．システムにスケーラビリティを持たせるため，一般的にはクラウド上のサーバを利用するこ

実験結果について述べ，最後に 6. でまとめる．

2. 関 連 研 究とが考えられる. ただし, 公開されている通信路やハー

人物対応付けシステムにおいて，カメラクライアン

ドウェアを用いるため，悪意のある攻撃をサーバが受トとサーバとの間で通信量を抑える工夫の 1 つとして，けた場合，特徴量が漏えいする危険性がある．準同型

映像中の人物に追跡処理 [12]〜[14] を適用し，追跡で暗号で保護された特徴量をサーバへ送ることで，特徴繋がった時系列の複数画像から 1 つの特徴量を抽出す

量をサーバ上で復号化する必要がなくなり，安全な人ることが考えられる．文献 [15] では，時系列の複数画

物対応付けのシステム運用が可能になると考えられる．

像において，見え方変化の少ない身体部位に注目し，特準同型暗号を適用する際，各カメラクライアントと徴量を抽出する手法を提案している．この既存手法でサーバとの間の通信量が課題となる．準同型暗号が施は，人物の身体部位ごとに特徴量を GMM (Gaussian

された特徴量はデータサイズが大きくなるため，特徴

Mixuture Model) で表している．GMM は平均ベク

量 1 つあたりの通信量が増加する．さらに，特徴量に

トルと共分散行列を保持する必要があるため，1 名あ変換する前の段階である人物画像の枚数にもデータサたりの特徴量サイズが大きくなる課題がある．このたイズは比例するため，通信量がさらに増加する．これ

め，本論文の目的であるデータサイズ削減に向いていらの課題を解決するために通信量を減らす工夫が必要ないと考えられる．文献 [16] では，歩容に着目し，時となる．考えられる工夫として，特徴量の次元数を削

系列の複数画像を 1 枚の画像に統合する手法を提案し減すること，送受信する特徴量を選択することが挙げている．この既存手法では，周期的に変化する手足のられる．本論文では後者の工夫に着目し，特徴抽出の動きの特徴量を，統合された画像で表している．歩行前段階である人物画像の枚数そのものを少なくし通信の 1 サイクルを欠けなく取得できることを前提として量を減らすことを考える．人物画像は，カメラ視野内いるため，追跡処理が途切れた場合に特徴量が抽出でに人物が存在している間に多数獲得されていく．具体きない課題がある．本論文では，追跡処理を用いずと的には，カメラクライアントの視野内に存在する人数，も運用できることを目指し，提案手法の設計を行う．

撮影される時間，カメラのフレームレートの乗算で人通信量を削減する別の工夫として，特徴量の次元削物画像の枚数は増加していく．さらにサーバ側ではカ減が挙げられる．例えば，ハッシュ関数を用いて特徴

メラ台数も加わるため，人物画像の枚数は膨大となり，量を符号化する手法 [17]〜[19] の適用や，ベクトル量獲得された人物画像を単純に全て用いた場合，通信量子化やスパースコーディングを用いて特徴量を軽量化が爆発的に増加すると考えられる．

する手法 [20]〜[22] の適用が考えられる．これらの手

そこで本論文では，人物画像の枚数を削減し通信量

法は特徴量の次元数を小さくすることができるため，を抑えるために，各カメラで獲得された大量の人物画

通信量削減への寄与が期待される．特徴量 1 つあたり像の中から，対応付けの特徴量として適切な人物画像のデータサイズを小さくするために，符号化や軽量化を選択することを考える．提案手法では，人物画像のを特徴量へ適用する手法 [17]〜[22] が有効と考えられ

選択の手掛かりとして，歩行時に繰り返して表れる足る．ただし，符号化や軽量化を適用したとしても，人の姿勢に着目する．足姿勢を手掛かりとして，カメラ

物画像の枚数が増加した場合の課題は残る．本論文で間で共通に表れる人物の見え方から特徴量を抽出する

は人物画像の枚数増加の課題に焦点をあて手法の開発ことを狙う．本論文では足姿勢を用いた画像選択を，を行っていく．

準同型暗号により保護された人物対応付けシステムへ

人物対応付けではないが顔認識を目的として，文組み込む．独自収集したデータセットおよび公開デー

献 [23]〜[25] では，映像から検出された顔画像の集合

タセットにおいて，提案手法を用いて人物画像を選択

から，正面向きに近い顔画像を，姿勢推定を用いて選することで，人物対応付けの精度を維持したままで，択する手法が提案されている．これらの既存手法の狙

画像枚数の大幅な削減が可能であることを確認した．

いは提案手法と同じであると言えるが，顔を対象とし

以下，2. では関連研究について述べる．次に 3. で人ているため，人物の全身を用いる対応付けシステムに物画像の選択手法について述べ，4. で提案手法を組みそのまま適用することは難しい．顔認識における画像

込んだ対応付けシステムについて述べる．そして 5. で選択の手法 [23]〜[25] は，人物がカメラに対して後ろ2

論文／準同型暗号を用いた人物対応付けのための画像選択による通信量の削減

右尻

左尻

右膝

左膝

右足首

左足首

𝑇1

𝑇2

𝑇3

𝑇4

右足のみで
支える

両足で支える
(左足前)

左足のみで
支える

両足で支える
(右足前)

10%

40%

10%

40%

Fig. 1図 1 足姿勢の空間手掛りを表す間接部位．
Body joints for representing spatial cues of leg
pose.

歩行周期に含まれる割合

図2

足姿勢の時間手掛りを歩行周期に基づく区分で表現．

Fig. 2

Representation of temporal cues of leg pose byusing segments based-on walking cycle.

を向いている場合に，顔が取得できない課題がある．
よって本論文では，カメラで獲得された人物画像の集

象を歩行周期と呼んでおり，人物が歩き始めてから終合から，対応付けに適した人物画像を選択する手法のわるまで同じ動きを繰り返すと述べられている．歩開発を行う．

行周期は，支える足の状態の違いにより四つの区分

3. 対応付けに用いる人物画像の選択
3. 1 提案手法の考え方

Tc (c = 1, . . . , 4) に分けられている．それらの区分を
図 2 に示す．文献 [26] では歩行周期の開始時刻が明確には定められていないが，本論文では工学的に取り扱

各カメラで獲得された多数の人物画像の中から，対う必要があるため，左足が地面から離れた瞬間を開始

応付けに適切な人物画像を少数枚選択するために，本時刻とし，区分を時間方向に T1 から T4 とする．歩行

論文では足姿勢に着目する．通路を歩行する人物の足周期の 1 サイクルの時間長は約 1 秒であり，T1 と T3

姿勢は，周期的な動きを繰り返している．このため各が時間長の 40% ずつ，T2 と T4 の時間長が 10% ずつ

カメラにおいて，特定の同じ足姿勢を含む人物画像を含まれている．

獲得できる機会は多いと仮定できる．同じ足姿勢の人

3. 3 基準姿勢の設定手法

物画像を少数枚獲得できれば，精度低下を招くことな提案手法では，足姿勢の時間手掛りを歩行周期の各く人物を対応付けられる可能性は高いと期待できる．

区分 Tc で表す．また各区分において空間手掛りを，関なお，歩行中の腕の動きは，荷物の所持や腕組みの影

節部位の平均位置で表す．これにより，人物画像を選

響で自由度が高いため，同じ腕姿勢を繰り返し獲得で択する際の手掛かりとなる基準姿勢 Pc (c = 1, . . . , 4)

きる機会は足姿勢と比べて少ないと考えられる．頭姿を設定する．区分内で関節部位の位置を平均化する際，勢や胴姿勢は足姿勢と比べて歩行中の変化は少ない

各人物における区分内の位置の時間変化，および，人が，そもそも同じ姿勢ばかりが得られる可能性が高く，物間の位置の空間変化を考慮する．本論文では，様々画像枚数の削減に効果が少ないと考えられる．対応付

な人物から観測された歩行周期の時系列データを用いけの精度を維持したまま人物画像の枚数を削減するたて，基準姿勢を設定していく．

め，本論文では足姿勢を採用する．

基準姿勢の具体的な設定手法を以下で述べる．H 人

歩行する人物の足姿勢は，空間手掛りと時間手掛りの実験協力者について，歩行周期 1 サイクルに対して，の二つで表現される．空間手掛りは，足の関節部位の関節部位の 3 次元位置がモーションキャプチャで観察位置を指す．具体的には図 1 に示す間接部位の空間配されているとする．各カメラクライアントにおいて，置が手掛りとなる．時間手掛りは，時々刻々と変化す

カメラの高さと角度は一定であると本論文は仮定してる関節部位の周期的な動きを指す．画像選択の基準といるため，予め設定した透視投影行列を用いて画像平なる足姿勢を考えるため，次節では足姿勢の歩行周期面上に関節部位を射影する．なお実験協力者の体型のについて詳しく述べる．

違いを抑えるために，首から腰を結ぶ胴の長さが画像

3. 2 歩 行 周 期

平面上で一定となるように，スケールと傾きを相似変

文献 [26] では，歩行時に足姿勢が変化していく事

換で正規化する．胴が正規化された関節部位の表現例
3電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10

地点 𝐿1のカメラクライアント

首胴腰Fig. 3

撮影

右尻
𝑗=1

左尻
𝑗=2

右膝
𝑗=3

左膝
𝑗=4

右足首
𝑗=5

左足首
𝑗=6

図 3 胴が正規化された関節部位の表現．
Representation of body joints after normalizing torso.

各フレームで獲得された画像
人物画像選択地点 𝐿2のカメラクライアント
撮影

S1 人物画像選択

S1 人物画像選択

S2 特徴量抽出S2 特徴量抽出

S3

量子化

S3

量子化

S4

暗号化

S4

暗号化

S5 暗号化したまま距離計算

計算サーバ

図 5 特徴量が保護された人物対応付けシステムの処理の流れ．
Fig. 5 Overview of your system for privacy-protected
person Re-identification.

・・・

基準姿勢の設定するため，胴の長さが基準姿勢と同じになるよう 3. 3
で述べた相似変換で，関節部位の位置を正規化する．
基準姿勢の関節部位の位置と，正規化された姿勢の関・・・

節部位の位置とが，どの程度離れているかを表すコス
基準姿勢に近い姿勢を出力

𝑃𝑐

トを L2 ノルムで計算する．このコストがしきい値 R
以下の場合，対応付けに適切な人物画像であると出力特徴抽出に用いる人物画像する．なお R は，各カメラクライアントにおいて，各人物がカメラの視野に入ってから出るまでの間，各人物の画像が 1 枚以上選択されるよう経験的に定める．

Fig. 4図 4 人物画像の選択手法の流れ．
Overview of selecting pedestrian images.

4. 準同型暗号により特徴量が保護された人物対応付けシステムを図 3 に示す．次に，3. 2 で述べた歩行周期の定義に

4. 1 システムの概要

従い，各時刻における各協力者の関節部位 j = 1, . . . , 6

特徴量が保護された人物対応付けシステムの処理のの 2 次元位置を各区分 Tc に分類する．分類された関流れを図 5 に示し以下で説明する．処理 S1 では，地節部位の 2 次元位置の集合から平均値を求めること

点 L1 や地点 L2 のカメラクライアントにおいて，対で，区分 Tc に対する基準姿勢 Pc を設定する．なお，

応付けに用いる人物画像を，3. 4 で述べた手法を用い四つの基準姿勢 Pc の中で，どれを用いるべきかにつて選択する．処理 S2 では，選択された人物画像から

いては 5. の実験にて検証する．

それぞれ特徴量の fq や ft を抽出する．処理 S3 では，

3. 4 人物画像の選択手法

準同型暗号を適用するための前処理として，特徴量に各カメラクライアントにおいて検出された人物画像

線形量子化を適用する．処理 S4 では，量子化されたの集合の中から，3. 3 で設定した基準姿勢 Pc を用い

特徴量に対し準同型暗号を適用し，各カメラクライアて，対応付けに適した画像の選択を行う．この処理のントからサーバへ送信する．処理 S5 では，受け取っ結果として，基準姿勢に近い足姿勢をもつ人物画像がた特徴量に対して，サーバ内で復号化することなく出力され，人物対応付けの特徴抽出に処理が進む．人

距離を計算する．本論文では，人物対応付けの性能を物画像の選択処理の流れを図 4 に示す．

高めるために，計量学習の 1 つである Large Margin

画像選択の具体的な手法について以下で述べる．人Nearest Neighbor (LMNN) [27] を適用する．計量行

物画像が与えられると，関節部位の位置を 2 次元の姿

列を M = LT L(||M||f ≤ 1) で表すと，特徴量間の距

勢推定を用いて算出する．人物間の体型の差異を吸収

離 d2 は式 (1) で計算される．

4

論文／準同型暗号を用いた人物対応付けのための画像選択による通信量の削減

d2 = (fq − ft )T M(fq − ft )(1)

なお，準同型暗号を用いて行列演算を行うと計算量が

表1

素数 p とパラメータ m と量子化ビット数 g の組み合わせ例 (N =95 としたとき).
Table 1 Examples of prime number p, parameter m,and quantization bit g when N = 95.

非常に大きくなる．本論文では行列演算を暗号化前に行うこととし，距離を式 (2) で求める．

d2 = (fq′ − ft′ )T (fq′ − ft′ )

(2)

素数 p
509
2053
8191
32771

m
10083
12017
12007
14023

ビット数 g
1
2
3
4

素数 p
1310715243412097143
8388617

m
14173
14023
13943
7957

ビット数 g56
7
8

ここで fq′ = Lfq ，ft′ = Lft とする．算出された距離が小さいほど，それらの特徴量が同じ人物から抽出された可能性が高くなる．以下では，準同型暗号の詳細
を 4. 2 で，量子化の詳細を 4. 3 で述べる．

る．特徴量 fq′ と ft′ の各要素 fq′ , ft′ が取り得る範囲は−1 ≤ fq′ ≤ 1，−1 ≤ ft′ ≤ 1 として，ビット数 g の線形量子化を適用する．

4. 2 準同型暗号
準同型暗号は有限体上での加算と乗算の演算処理を復号化することなく行うことが出来る．本論文の対応付けシステムでは，準同型暗号を利用することで，特徴量 fq′ , ft′ を暗号化したままで距離 d2 を計算する．
距離計算だけであれば 1 回乗算が可能な Somewhat

暗号化された特徴量間の距離 d2 を計算する際，オーバーフローに注意しなければならない．オーバーフ
ローすることなく計算するためには，素数 p が式 (4)を満たす必要がある．

22g N < p(4)

Homomorphic Encryption (SwHE) を利用することも考えられるが，Gentry らが公開している完全準同型

ここで g は量子化ビット数である．p と m を探索す

暗号（Fully Homomorphic Encryption, FHE）ライ

るとき，この制約条件も同時に用いる．参考として，（ *3）

ブラリ HElibを本論文では利用する．N 次元の特徴量を暗号化するために，平文空間を表す整数環 Zp を

特徴量の次元数 N を 95 に設定した時，素数 p とパラ
メータ m と量子化ビット数 g の組み合わせ例を表 1決定するパラメータ p，および，スロット数 n(n ≥ N )に示す．

を決定するパラメータ m を制御する．ここで p は素

5. 実

験

数とする．パラメータ n は式 (3) で決定される．

5. 1 実 験 条 件ϕ(m)n=order(m, p)(3)

準同型暗号を組み込んだ人物対応付けシステムにおいて，基準姿勢を用いて人物画像を選択した場合に通ここで，ϕ はオイラー関数，order は m を法としたと信量が削減されるかどうかについて評価した．評価指きの p の位数である．n は m と p に支配されるため，標として，対応付け精度および削減率を用いた．対応

自由に設定することは難しい．p と m に関して，特徴付け精度では，あるカメラクライアントの人物画像を量の次元数 N 以上となるスロット数 n が得られるまターゲットとし，別のカメラクライアントの人物画像

で Brute-force 探索を行う．

をクエリとして，正しい人物同士がヒットするかどう

4. 3 量 子 化

かを第一位正解率で評価した．このとき P1 から P4 そ準同型暗号ライブラリ HElib は整数環を使用するた

れぞれを用いて選択し，各地点間で対応付けを行った

め, 計算効率の観点から特徴量を整数で表すことが望際の第一位正解率を平均して使用した．削減率では，ましい．本論文の人物対応付けシステムでは，画像か画像選択を行わない場合の人物画像の枚数から，どれら抽出された特徴量に対し量子化を適用することで，だけの画像枚数を減らすことができたかどうかの比率

実数表現から整数表現へ変換する．式 (2) の距離計算で評価した．このとき P1 から P4 それぞれを用いてでは，計量行列を分解した L を用いるため，特徴量間選択した際の削減率を平均して使用した．

の相対スケールを保持しつつ量子化を適用する必要が本実験では，我々が独自に収集した TUP (Tot-ある．そのため本論文では線形量子化を単純に適用す

tori University Pedestrian) データセット，および，公開されている MARS (Motion Analysis and Re-（ *3）：https://github.com/shaih/HElib

identification Set) [28] データセットを用いた．各デー
5電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10

る．特徴量の次元数は N = 95 とした．特徴量 fq , ftの各次元の要素 fq , ft の取り得る範囲は −1 ≤ fq ≤ 1，

−1 ≤ ft ≤ 1 とした．線形量子化のパラメータとして，ビット数 g = 8 を用いた．準同型暗号のパラメータとして，表 1 に記載した素数 p = 8388617 と m = 7957
𝑃1

𝑃2

𝑃3

𝑃4

図 6 TUP データセットの透視投影行列を用いて生成した基準姿勢．
Fig. 6 Base poses generated using the projection matrix of the TUP dataset.

を用いた．計量行列 M を学習するために，TUP デー
タセットの実験では SARC3D データセット [32] に含まれる人物画像 200 枚を用いた．また MARS データ
セットの実験では，そのデータセットに含まれている
訓練用の画像からランダムに選んだ 1000 枚を用いた．

タセットの詳細は 5. 2 と 5. 3 でそれぞれ述べるが，以5. 2 TUP データセットでの評価

下ではデータセット間で共通する実験条件について先5. 2. 1 撮 影 条 件
屋内の通路を歩行する人物を，複数地点に設置されに述べる．

5. 1. 1 設定

たカメラから撮影した．図 7 に，TUP データセット

まず基準姿勢を設定するためのパラメータについてのカメラクライアント (地点 L1 から L6 ) で撮影され述べる．本論文では AIST Gait Database 2015 [29]た映像の例を示す．床からの高さ 2.4 メートルにカメを用いた．このデータセットには，日本人健常者 214

ラを設置し，カメラ画像の中心が手前 3 メートルに名を対象とし，歩行中にモーションキャプチャで観測合うように角度を設定した．撮影には logicool C920

された間接部位の 3 次元位置が含まれている．ここで（1920 × 1080 画素）を使用した．歩行中の人物を可はランダムに選択された H = 100 名のデータを用い

能な限り観測するために，カメラを水平の状態から反た．各人物の歩行周期 1 サイクルにおいて，間接部位

時計回りに 90 度回転させ，解像度が 1080 × 1920 画の位置を 3. 3 の手法で平均化した．さらに人物間で平素の映像を取得した．フレームレートを 30 fps とし均化することで，各区分 Tc の基準姿勢 Pc を設定した．撮影人数は 31 名とした．同時に歩行する人数はた．なお体の表面に取り付けられたモーションキャプ

1 名とした．歩行の開始位置は L1 ，L2 ，L5 ，L6 では

チャのセンサでは，図 3 の間接部位 j = 3, ..., 6 を直カメラの前方 7 メートルとした．L3 と L4 では動線接観測することができないため，本論文では周辺の複上にドアが存在するためカメラの前方 3.5 メートルと数部位からの平均位置で代用した．TUP データセッ

した．全ての地点で，通路の中央を通るように指示しトと MARS データセットではカメラ配置が異なるた

た．図 8 に，TUP データセットに含まれる人物画像

め，透視投影行列はそれぞれ別のものを用いた．図 6の例を示す．各地点における人物画像の枚数は，L1 でに，TUP データセットに対する透視投影行列を用い

5117 枚，L2 で 5060 枚，L3 で 2895 枚，L4 で 2418て設定した基準姿勢 Pc (c = 1, . . . , 4) を示す．

枚，L5 で 4841 枚，L6 で 5082 枚であった．

次に画像選択のパラメータについて述べる．本実験

5. 2. 2 評 価 結 果

では，図 3 に示す間接部位の 2 次元位置を人物画像

TUP データセットにおける人物対応付けの精度をから推定をするために OpenPose [30] を使用した．ま

図 9 に示す．画像選択を行わず全ての人物画像を用た本実験では，データセット毎に画像選択のしきいいたベースライン手法の精度と比較して，基準姿勢

値 R を設定した．3. 4 でも述べたが，人物対応付け時

Pc (c = 1, . . . , 4) のいずれかを用いた提案手法の精度に見落としを避けるため，各人物につき少なくとも 1は同等以上であった．表 2 に，各基準姿勢を用いて人枚以上の画像が選択される R を探索した．その結果，物の画像選択を行った場合の削減率を示す．実験結果

TUP データセットで R = 100，MARS データセットより，P1 と P3 の削減率に比べて，P2 と P4 の削減率

で R = 375 が得られた．

が高くなることが分かった．TUP データセットの撮

5. 1. 2 人物対応付けのパラメータ

影環境では，削減率と対応付け精度がともに高かった

人物対応付けに用いる特徴量 fq , ft として，文献 [31]基準姿勢 P2 と P4 が適していると考えられる．

の共起属性を用いた．共起属性は，人物の外見的な手掛選択された人物画像の例を図 10 に示す．ここでは，

かりと身体的な手掛かりの組み合わせで表現されてい地点 L4 のカメラクライアントで基準姿勢 P2 を用い

6

論文／準同型暗号を用いた人物対応付けのための画像選択による通信量の削減
𝐿2

𝐿4

𝐿3

𝐿5

𝐿6

90

第一位正解率(%)

𝐿1

80
70
60
50
40

𝑃1

図 7 TUP データセットのカメラクライアントで撮影された映像の例．
Fig. 7 Examples of images acquired from camera
clients in the TUP dataset.

𝑃2

𝑃3

𝑃4

Baseline

図 9 TUP データセットにおける人物対応付けの精度．
Fig. 9 Accuracy of person re-identification in the
TUP dataset.

で 760 バイトから 524.4 キロバイトに増加した．各
𝐿2

𝐿1

𝐿3

カメラクライアントから検出された人物画像の枚数はL1 で 5117 枚，L2 で 5060 枚であった．全ての人物
画像から抽出された暗号化特徴量を用いるベースライン手法の通信量は L1 で 2.68 ギガバイト，L2 で 2.65
𝐿4

𝐿5

𝐿6

ギガバイトとなった．一方，基準姿勢 P2 を用いて人物画像を選択した場合，人物画像の枚数が L1 で 903
枚，L2 で 807 枚に削減された．提案手法の通信量はL1 で 0.47 ギガバイト，L2 で 0.42 ギガバイトとなった．通信量と画像枚数について，L1 では 82.4%，L2
図 8 TUP データセットに含まれる人物画像の例．
Fig. 8 Examples of pedestrian images contained in
the TUP dataset.
表 2 TUP データセットにおける人物画像の削減率 (%)．
Table 2

Reduction rate of pedestrian images in the
TUP dataset.
P1
58.0

P2
82.4

P3
53.4

P4
76.1

では 84.1% の削減となった．以上の結果より，準同型
暗号を用いた人物対応付けシステムにおいて，提案手法により大幅に通信量が削減できたことを確認した．

5. 2. 4 歩行周期の区分を考慮しない場合の評価
人物画像を選択する際に，歩行周期の区分を考慮すべきかどうかを確認する実験を行った．提案手法では，歩行周期 1 サイクルを四つの区分に割りそれぞれ基準
姿勢を設定しているが，ここでの比較手法では，区分を設けずに歩行周期 1 サイクルから基準姿勢を 1 つ設た場合とした．図中に，ある人物の歩行周期 1 サイク

定した．基準姿勢を除いた全ての実験条件は提案手法

ルから間引いた人物画像とその足姿勢のペアを列挙しと比較手法で 5. 2. 1 と同じとした．実験の結果，基準た．この例では 16 枚の人物画像のうち，3 枚の人物画

姿勢 P2 を用いた提案手法の第一位正解率が 66.6% で像が提案手法で選択されていた．図 6 の基準姿勢 P2

画像枚数の削減率が 82.4% であったのに対し，比較に近い足姿勢に対応する人物画像が残っていることが手法の第一位正解率が 59.7% で画像枚数の削減率が分かる．

49.1% であった．よって人物画像を選択する際，歩行5. 2. 3 カメラクライアントとサーバとの間の通信量

周期の区分を利用することは有効であると考えられる．

5. 2. 5 ランダムに選択した場合の評価

ここでは，L1 と L2 のカメラクライアントから，計

人物画像をランダムに選択した場合について評価し算サーバへ特徴量を送信する場合について通信量を考た．ここでは 5. 2. 2 の実験で性能が高かった基準姿勢

察する．準同型暗号のパラメータは 5. 1. 2 で示したもP2 と P4 を用いた．提案手法とランダム手法の間で公のとした．特徴量 1 つ当りの通信量は，暗号化の前後

平性を保つため，人物画像の選択枚数を同じとした．
7

電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10
時間

選択されない

図 10

選択される

基準姿勢 P2 を使用した場合に地点 L4 のカメラクライアントで選択された人物
画像の例．
Fig. 10 Examples of pedestrian images selected using P2 in L4 .

た．一方，OpenPose により検出された人物画像の総90第一位正解率(%)

80

選択されない

：提案手法：ランダム手法

数は 25413 枚であった．各フレームには 1 名のみの人物が存在するため，人物画像の検出漏れフレーム数は9681 枚であった．検出漏れとなったフレームをラン

70

ダムに 100 枚選んで目視確認を行ったところ，カメラの近くを歩行する人物が全てに含まれていた．これら

60のフレームは，足がフレーム内で観測されていないた

50

め，人物対応付けに適していないと考えられる．よって，これらのフレームからの人物画像の検出漏れの影

40

𝑃2

𝑃4

図 11

ランダムに選択した場合の人物対応付け精度の比較．
Fig. 11 Accuracy of person re-identification in the
TUP dataset by random selection.

響は，対応付け精度に関して少ないと考えられる．なお，TUP データセットに含まれる全ての人物について，歩行周期 1 サイクル以上の人物画像が検出されていることも目視で確認した．

5. 3 MARS データセットでの評価
5. 3. 1 撮 影 条 件
P2 で 4385 枚，P4 で 6093 枚を選択した．ランダム選

公開されている MARS データセットを用いて実験

択を 10 回行い，ランダム手法の対応付け精度の平均を行った．図 12 に MARS データセットに含まれる人を求めた．上記以外の条件は，5. 1 で述べた条件と同物画像の例を示す．屋外の広場を歩行する人物が撮影じとした．

対象であるものの，動線は一定であると概ね仮定でき

提案手法とランダム手法の人物対応付け精度を図 11るセットが含まれている．本実験では，それらのセッに示す．提案手法は，ランダム手法と比べて，P2 とトであるカメラ C1 と C2 で評価を行った．このデー

P4 ともに対応付け精度が高かった．この結果より，基タセットでは，人物追跡が適用された後の画像列のみ

準姿勢を用いて人物画像を選択する提案手法は，ランが公開されている．追跡処理が細かく途切れ足姿勢のダムに選択する手法と比べて有効であると言える．

変化が十分に含まれていない画像列が存在するため，

5. 2. 6 人物画像の検出漏れの評価

1 つの画像列に 20 枚以上の人物画像が含まれている

本論文の実験では，OpenPose [30] から出力されたもののみを実験に用いた．以下では，C1 で撮影され身体部位に基づき人物画像を検出している．ここでは，た 41 名に対する 4540 枚の人物画像，および，C2 でカメラ映像の各フレームにおける人物画像の検出漏れ撮影された 40 名に対する 3948 枚の人物画像で評価をを評価した．TUP データセットにおいて，人物の身体行った．本実験の目的として，カメラ C1 または C2が一部でも含まれるフレームの総数は 35094 枚であっの視野内において，同じ方向に歩行する人物を，異な8

論文／準同型暗号を用いた人物対応付けのための画像選択による通信量の削減

C1

C2

図 12 MARS データセットに含まれる人物画像の例．
Fig. 12 Examples of pedestrian images contained in
the MARS dataset.

第一位正解率(%)

90
80

70
60
50
40

𝑃1

𝑃2

𝑃3

𝑃4

Baseline

𝑃3

𝑃4

Baseline(a) C1

𝑃1

𝑃2

𝑃3

𝑃4

(a) C1

第一位正解率(%)

90
80

70
60
50
40

𝑃1

𝑃2

𝑃3

𝑃1

𝑃2
(b) C2𝑃4(b) C2

図 13 MARS データセットの透視投影行列を用いて生成した基準姿勢．
Fig. 13 Base poses generated using the projection
matrix of the MARS dataset.

る時刻の間で対応付けることを想定した．

図 14 MARS データセットにおける人物対応付けの精度．
Fig. 14

Accuracy of person re-identification in the
MARS dataset.

表 3 MARS デ ー タ セ ッ ト に お け る 人 物 画 像 の 削 減
率 (%)．
Table 3 Reduction rate of pedestrian images in the
MARS dataset.

5. 3. 2 評 価 結 果
P1
8.1

MARS データセットの透視投影行列を用いて生成した基準姿勢を図 13 に示す．カメラ C1 と C2 の間で(a) C1
P2
P3
55.4 15.2

P4
44.3

P1
9.5

(b) C2
P2
P3
45.7 2.5P433.3

高さと角度が異なるため，それぞれの透視投影行列を適用した．カメラ C1 の評価では図中 (a) の基準姿勢

5. 3. 3 足以外の身体部位を基準姿勢に用いた場合を，C2 の評価では (b) の基準姿勢を用いた．MARSの評価

データセットのカメラ C1 と C2 における人物対応付提案手法において足姿勢を基準に採用した理由を考けの精度を図 14 に示す．画像選択を行わないベース

察するために，足以外の身体部位を基準とした場合のライン手法の精度と比較して，基準姿勢で画像選択を

性能を評価した．提案手法では，胴を中心とし，その行った提案手法の精度は同等以上である結果が得られ胴に連結する足の関節部位に注目した．本実験では，た．表 3 に，人物画像の選択を行った場合の削減率

足だけではなく，腕や頭の部位を用いた以下の手法にを示す．実験結果より，P1 と P3 の削減率に比べて，ついて比較を行った．

P2 と P4 の削減率が高くなることが分かった．MARS
データセットの撮影環境では，削減率と対応付け精度の両方が良かった基準姿勢 P2 および P4 が適していると考えられる．以上より，公開されている MARS
データセットにおいても，提案手法は対応付け精度を維持したまま画像枚数を削減できることを確認した．

•

提案手法 (足姿勢)： 図 3 の右尻，左尻，右膝，

左膝，右足首，左足首•比較手法 1(腕姿勢)： 図 15(a) の右肩，左肩，

右肘，左肘，右手首，左手首•比較手法 2(頭姿勢)： 図 15(b) の鼻

全ての手法において，胴の長さと位置を一定にするた
9電子情報通信学会論文誌 2020/10 Vol. J103–D No. 10

胴
右肩

左肩

右肘

左肘

右手首

左手首

鼻

胴

表 4 MARS データセットにおいて各手法を用いて選択された人物画像の平均削減率 (%)．
Table 4 Reduction rate of pedestrian images selectedby each method in the MARS dataset.
提案手法 (足姿勢)

P2

50.5

P4

38.8

比較手法 1(腕姿勢)

P2a

4.9

P4a

4.1

比較手法 2(頭姿勢)

P2h

1.4

P4h

1.4

(b) 頭姿勢

図 15 腕姿勢と頭姿勢を表すための身体部位．
Fig. 15 Body parts for representing arm pose andhead pose.

第一位正解率(%)90(a) 腕姿勢：提案手法：比較手法1：比較手法2

80
70
60

𝑃2

めに，3. 3 で述べた相似変換を用いて各部位の位置を

𝑎

𝑃2

ℎ

𝑃2

𝑃4

𝑎

𝑃4

ℎ

𝑃4

C1

正規化した．時間方向の区分の分け方は，提案手法と比較手法の間で同じとした．提案手法では，5. 3. 2 でC2性能が高かった基準姿勢 P2 と P4 を用いた．比較手法 1 では，提案手法と同じ時間区分に対応する腕の基
準姿勢 P2a と P4a を用いた．比較手法 2 では，同様に
P2h と P4h を用いた．各手法において，各人物につき

図 16

基準姿勢を設定して選択した際の MARS データ
セットにおける人物対応付けの平均精度．
Fig. 16 Accuracy of person re-identification using
each pose in the MARS dataset.

少なくとも 1 枚以上の画像が選択されるしきい値 Rを探索した．その結果，足姿勢で R = 375，腕姿勢各手法で選択された画像を用いて，人物を対応付け

で R = 650，頭姿勢で R = 100 が得られた．MARSた時の平均精度を図 16 に示す．提案手法の足姿勢は，

データセットのカメラ C1 と C2 で評価し，平均削減

比較手法の腕姿勢と頭姿勢に比べて，同等以上の精度

率と平均対応付け精度を求めた．上記以外の実験条件を得ることができた．以上より，足を基準姿勢に採用

は 5. 1 と同じにした．

することは，足以外の身体部位を用いる場合に比べて各手法を用いて人物画像の選択を行った場合の平均削減率を表 4 に示す．比較手法の腕姿勢および頭姿勢有効であると言える．

5. 3. 4 人物対応付けで用いる特徴量の考察

は，提案手法の足姿勢と比べて，人物画像の枚数を削

本論文では，人物の個人性を表す特徴量として共起減できていないことが分かった．この理由を考察する

属性 [31], [33] を用いた．共起属性は，身体的な手がかために，選択された画像を目視で確認したところ，歩りと外見的な手がかりの組合せで表現される．例えば，

行中に腕を組む人物や手を振る人物が含まれていた．

性別と年齢の共起，トップスとボトムスの共起，性別

これらの人物画像を選択するため，腕姿勢のしきい値とボトムスの共起がある．それぞれの共起属性に該当

R の設定が緩くなり，多くの人物画像が削減されずにする尤度を，人物画像から抽出された ELF(Ensemble

残っていた．同様に，歩行中に頭が下を向いている人

of Localized Features) [34] 特徴量と線形サポートベ物が含まれており，頭姿勢のしきい値 R の設定が緩

クタマシンを用いて推定している．人物対応付けのたくなっていた．腕姿勢や頭姿勢のしきい値 R の設定

めの特徴量を，各共起属性の尤度を要素とするベクトを厳しくしたところ，これらの人物画像が全く選択さルで表現している．

れない状況が発生した．このため，腕姿勢や足姿勢で各共起属性の推定精度は，人物画像中の被写体の姿

は，しきい値の設定を緩くせざるを得ない状況であっ勢に依存することを予備実験で確認した．姿勢がほぼた．一方，足姿勢は全ての人物から安定に観測される同じであれば，共起属性の尤度は近い値をとる割合がため，しきい値を適切に設定できていた．このことよ多かった．提案手法を用いることで，足姿勢が近い人

り，提案手法は冗長な人物画像の多くを削減すること

物画像が選択されることが 5. 3. 2 の実験で分かっていができたと考えられる．

る．提案手法の効果により，人物対応付けにおける特10論文／準同型暗号を用いた人物対応付けのための画像選択による通信量の削減

徴量の要素である共起属性の尤度が類似する可能性が[4]

W. R. Schwartz and L. S. Davis. Learning discrim-

高まったため，対応付け精度が同等以上になったと考

inative appearance-based models using partial least

えられる．

squares. In Proceedings of XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing,pp. 322–329, 2009.

6. ま と め[5]ple: A poselet-based approach to attribute classifica-

本論文では，人物対応付けシステムに準同型暗号を

tion. In Proceedings of International Conference on

適用した場合の通信量の問題に対し，人物画像の集合の中から適切なものを選択する手法について述べた．

L. Bourdev, S. Maji, and J. Malik. Describing peo-

Computer Vision, pp. 1543–1550, 2011.
[6]

R. Layne, T. M. Hospedales, and Gong. Person re-

提案手法では，画像選択の手掛りとして足姿勢の歩行

identification by attributes.

周期に着目した．時間方向に分割された歩行周期の各British Machine Vision Conference, No. 24, pp. 1–

区分において，空間方向に分布する関節部位の配置か

In Proceedings of the11, 2012.
[7]

N. Zhang, M. Paluri, M. Ranzato, T. Darrell, andら，足の基準姿勢を設定した．画像選択の手法を，準L. Bourdev. Panda: Pose aligned networks for deep

同型暗号を用いた人物対応付けシステムに組み込み，

attribute modeling. In Proceedings of IEEE Confer-

実験でその有効性を評価した．独自データセットと公

ence on Computer Vision and Pattern Recognition,

開データセットにおいて，足の基準姿勢を用いて人物

pp. 1637–1644, 2014.
[8]

T. Matsukawa and E. Suzuki. Person re-identification

画像を選択することで，人物対応付けの精度を同等以using cnn features learned from combination of at-

上としたままで，特徴量の通信量を大幅に削減できる

tributes. In Proceedings of International Conference
on Pattern Recognition, pp. 2428–2433, 2016.

ことを明らかにした．
今後の課題として，人物の動線が一定と仮定できな[9]

Fully homomorphic encryption without bootstrap-

い場合における基準姿勢の設計手法の開発が挙げられ

ping. In Proceedings of Innovations in TheoreticalComputer Science Conference, pp. 309–325, 2012.

る．カメラの高さと角度が一定でない場合の基準姿勢の設計手法も開発が必要である．カメラ台数や人数がZ. Brakerski, C. Gentry, and V. Vaikuntanathan.

[10]

W. Lu, S. Kawasaki, and J. Sakuma. Using fully homomorphic encryption for statistical analysis of cat-

増加した場合の有効性の検証も挙げられる．符号化やegorical, ordinal and numerical data. In Proceedings

軽量化を特徴量へ適用し，提案手法を組み合わせた場

of Network and Distributed System Security Sym-

合の評価も挙げられる．IoT やエッジコンピューティ
ングの分野で議論されている時系列データ量の削減手

posium, pp. 201–210, 2016.
[11]

M. Naehrig, and J. Wernsing. Cryptonets: applying

法 [35], [36] の考え方を取り入れることも考えられる．
謝neural networks to encrypted data with high through-辞

put and accuracy. In Proceedings of International
Conference on Machine Learning, Vol. 48, pp. 201–

本研究の一部は，総務省 SCOPE(No. 172308003)
および JSPS 科研費 18H04114 の助成を受けたもので

210, 2016.
[12]

ある．

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福田 尚悟
2019 年 鳥取大学工学部電気情報系科卒

業．2019 年 鳥取大学大学院持続性社会創生科学研究科工学専攻博士前期課に在学中．

森田 一成
2018 年 鳥取大学工学部知能情報工学科

卒業．2019 年 鳥取大学大学院持続性社会
創生科学研究科工学専攻博士前期課に在
学中．

西山 正志

（正員：シニア会員）

2000 年 岡山大学工学部情報工学科卒業．
2002 年 同大大学院博士前期課程了．同年

株式会社東芝入社．同社研究開発センター
を経て，現在鳥取大学大学院工学研究科准教授．2011 年 東京大学大学院学際情報学
府にて博士（学際情報学）を取得．カメラを用いた人物認識を始めとするパターン認識およびインタラク
ションの研究に従事．山下記念研究賞や画像センシングシンポ
ジウム優秀学術賞など受賞．電子情報通信学会，情報処理学会
各会員．

岩井 儀雄

（正員）

1992 年 (平成 4 年) 大阪大学基礎工学

部情報工学科卒業．1997 年 (平成 9 年) 大
阪大学大学院基礎工学研究科博士課程後期修了．同年同大学院助手．2003 年 (平成15 年) 同大学院助教授．2004 年 (平成 16年)5 月〜2005 年 (平成 17 年)3 月英国ケ
ンブリッジ大学客員研究員．2007 年 (平成 19 年) 同大学院
准教授．2011 年 (平成 23 年）鳥取大学大学院工学研究科教授．コンピュータビジョン，パターン認識の研究に従事．博士（工学）

13