| *商品について |
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| ・会員価格 ¥550 |
| ・一般価格 ¥770 |
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| こちらはBookPark「電気学会 電子図書館（IEEJ Electronic Library）」による文献紹介ページです。 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
11ページ |
■発行日
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2018/03/01 |
| ■タイトル |
生体信号を利用したプライバシー保護画像からの顔検出手法 |
| ■タイトル(英語) |
Privacy-Aware Face Detection using Biological Signals in Camera Images for the Transactions of The Institute of Electrical Engineers of Japan |
| ■著者名 |
北島 利浩（(株)サムスン日本研究所／大阪大学 大学院基礎工学研究科），村上 エドワード（(株)サムスン日本研究所），吉元 俊輔（大阪大学 大学院基礎工学研究科），黒田 嘉宏（大阪大学 大学院基礎工学研究科），大城 理（大阪大学 大学院基礎工学研究科） |
| ■著者名(英語) |
Toshihiro Kitajima (Samsung R&D Institute Japan, ET Center ET-2 Lab./Graduate School of Engineering Science, Osaka University), Edwardo Arata Y. Murakami (Samsung R&D Institute Japan, ET Center ET-2 Lab.), Shunsuke Yoshimoto (Graduate School of Engineerin |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.138 No.3 （2018） 特集：新たなセンサネットワーク社会を拓くIoT/M2M情報通信技術
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| ■本誌掲載ページ |
210-220ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/138/3/138_210/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
IoT，セキュリティ，顔検出，脈拍，プライバシー，カメラ画像 IoT，Security，Face detection，Heart rate，Privacy，Camera images |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
People sensing occurs everywhere, in the Internet of Things (IoT). Cameras are being increasingly used because they provide inexpensive and effective sensing devices. However, the camera acquires the information that identifies an individual, there is a problem that the privacy of the person is invaded. Furthermore, since home appliances are increasingly being connected to the Internet via the IoT, it has become possible for user images to leak out unintentionally. With these concerns in mind, we propose a face detection method that protects user privacy by using intentionally blurred images. In this method, the presence of a human being is determined by dividing an image into several regions and then calculating the heart rate detected in each region. In our performance evaluation, the proposed method showed dominant performance results when compared with an existing face detection method, and was confirmed to be an effective method for detecting faces in both normal and blurred images. We confirmed the influence of the performance in the proposed method when changing the sharpness of the images. The proposed method also showed high accuracy position detection performance results. Furthermore, we confirmed the effectiveness of the proposed method in near-infrared images and distorted images. |
| ■版 型 |
A4 |
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