JP5687601B2 - 画像評価方法 - Google Patents
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前記秘密分散格納部に、第1のパラメータで暗号化された2つの画像の画像特徴量と、第2のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量が格納されており、
前記画像評価装置が、前記第1のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量を前記秘密分散格納部から取得し、当該第1のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量の差分を第1の差分として計算し、
前記画像評価装置が、前記第2のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量を前記秘密分散格納部から取得し、当該第2のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量の差分を第2の差分として計算し、
前記画像評価装置が、前記第1の差分と前記第2の差分とを掛け合わせ、掛け合わせた結果を復号し、当該復号の結果を用いて画像の評価を行う、画像評価方法であり、
前記暗号化は、秘密分散法を用いてなされたものであることを特徴とする画像評価方法として構成される。
本実施の形態では、暗号化したデータに対して演算する技術として秘密計算技術を用いる。前述したように、秘密計算は暗号化した数値や文字などのテキストデータに対して復号すること無く演算を行うことが可能な暗号技術であり、その演算結果は復号した平文に反映される。
前述したように、本実施の形態では、秘密計算可能な暗号としてロバストな保存によってデータ損失からも保護が可能である秘密分散法を用いている。秘密分散法は、データを複数に分散・暗号化する暗号アルゴリズムで、復号するには一定数以上の分散情報を集める必要がある。一定数未満の場合は情報理論的に復号をすることができない。つまり、分散情報を一定数以上集めない限りは、不足した分散情報のみでは平文の情報は一切漏れることは無いとされる。その性質から情報の欠損に対して強い安全性を保つことができ、公開鍵暗号に利用する秘密鍵等、機密性の高い情報を保存する際などにリスク分散をする為に利用されている。また、暗号式の性質により元々が別の平文同士を同一のパラメータで暗号化した場合、暗号化された分散情報を演算することによってマルチパーティプロトコルを実現することができる。
準備として以下のパラメータを与える。
S:平文
k:復号に必要なしきい値
n:分散数
r:乱数
xi:自然数(パラメータ) xi≠xj(i ≠ j)
p:素数
wi:分散暗号文
次に以下の行列Xを定義する。
マルチパーティプロトコルは、秘密分散法を利用した秘密計算のプロトコルであり、各ユーザの秘匿情報を互いに知られること無く、計算が可能である。平文での計算結果のみを互いに共有することがきる。一般にマルチパーティプロトコルでは、以下の手順により、平文での演算結果が共有される。
本実施の形態では、特徴量空間での処理例として画像検索を行う。本実施の形態での画像検索は、クエリを画像として、検索先の多数の画像から画像特徴の類似度の高い画像を出力する。この処理を全て暗号化することによって、映像コンテンツなど、セキュリティ性の高いデータを暗号化したまま保存することができ、ユーザは自分の欲しい映像をクエリとして簡易的な画像を送り検索することで、誰にも中身を知られること無く出力結果を知ることができる。
ステップ12)クエリ画像から統計的特徴量を抽出
ステップ13)クエリ画像と検索先画像の特徴量のマッチング
ステップ14) 特徴量の距離を計算
ステップ15) 距離が短い検索目的画像を出力
本実施の形態では、一番演算が複雑であるステップ11の、画像から統計的特徴量を抽出する処理を、クエリ画像・検索先画像共に暗号化する前に行い、特徴量と平文画像をそれぞれ暗号化し、保存するという手法をとる。類似度をとる計算を暗号化し、元データは別途暗号化して保存することで最初のステップを暗号化領域で行うことができる。
[システム構成]
以下、本発明の実施の形態をより具体的に説明する。図5に、本実施の形態に係る画像検索システム10の構成図を示す。
次に、図6のフローチャートを参照して、画像検索システム10の動作の概要について説明する。以下の動作例では、検索先画像の暗号化データ及びその特徴量の暗号化データは、各クライアント端末により作成され、検索先画像情報秘密分散格納部12に格納するものとするが、これは一例に過ぎず、検索先画像の暗号化データ及びその特徴量の暗号化データは、クライアント端末以外の装置で作成され格納されてもよい。
ステップ107)クライアント端末20は、取得した暗号化画像を復号し、復号された画像を表示する。
以下、画像の特徴量の暗号化とマルチパーティプロトコルによる差分自乗の総和の演算について詳細に説明する。本実施の形態では、画像特徴量の暗号化は各クライアント端末により実行され、差分自乗の総和の演算は画像検索部13により実行される。
S = (s1, s2, ....., sm) (5)
とおき、検索先画像の特徴量ベクトルを
T = (t1, t2, ......, tm) (6)
とおく。
ti:平文
k:復号に必要なしきい値
n:分散数
r:乱数
xj:自然数(パラメータ) xj ≠ xh(j ≠ h)
yj:自然数(パラメータ) yj ≠ yh(j ≠ h)
wj:分散暗号文
ここで、xjとyjは秘密鍵として扱うこととする。つまり、本実施の形態では、各クライアント端末において2種類のパラメータで画像特徴量を暗号化し、それぞれが秘密分散格納部に格納される。
上述したように、本実施の形態によれば、画像検索を暗号化領域で可能にするアルゴリズムが実現される。本実施の形態の画像検索ではクエリを画像として、複数の画像から類似した画像を探し出すために、画像の画素値の統計的な性質を局所特徴量ベクトルとして抽出し、クエリの局所特徴量ベクトルとの距離を演算し、距離が近いものを類似画像として選び出す。
11 クエリ画像情報秘密分散格納部
12 検索先画像情報秘密分散格納部
13 画像検索部
20 クライアント端末
Claims (5)
- 秘密分散法に基づく秘密計算により画像の評価を行うコンピュータである画像評価装置と秘密分散格納部とが通信ネットワークにより接続された画像評価システムにおいて、前記画像評価装置におけるプログラムにより前記画像評価装置が実行する画像評価方法であって、
前記秘密分散格納部に、第1のパラメータで暗号化された2つの画像の画像特徴量と、第2のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量が格納されており、
前記画像評価装置が、前記第1のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量を前記秘密分散格納部から取得し、当該第1のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量の差分を第1の差分として計算し、
前記画像評価装置が、前記第2のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量を前記秘密分散格納部から取得し、当該第2のパラメータで暗号化された前記2つの画像の画像特徴量の差分を第2の差分として計算し、
前記画像評価装置が、前記第1の差分と前記第2の差分とを掛け合わせ、掛け合わせた結果を復号し、当該復号の結果を用いて画像の評価を行う、画像評価方法であり、
前記暗号化は、秘密分散法を用いてなされたものである
ことを特徴とする画像評価方法。 - 前記第1の差分に係る前記暗号化された各画像の画像特徴量は、当該画像の画像特徴量と所定数個の乱数からなるベクトルに前記第1のパラメータを用いて構成された行列を掛けることにより得られた行列であり、前記第2の差分に係る前記暗号化された各画像の画像特徴量は、当該画像の画像特徴量と所定数個の乱数からなるベクトルに前記第2のパラメータを用いて構成された行列を掛けることにより得られた行列であり、
前記第1の差分と前記第2の差分とを掛け合わせる際に、当該第1の差分である行列と、当該第2の差分である行列の転置行列とを掛け合わせる
請求項1に記載の画像評価方法。 - 前記各画像の画像特徴量は、当該画像の画像特徴量ベクトルにおける成分であり、
前記第1の差分と前記第2の差分とを掛け合わせた結果を各成分について足し合わせ、足し合わせた結果を復号し、当該復号の結果を利用することにより画像の評価を行う
請求項1又は2に記載の画像評価方法。 - 前記復号の結果を画像特徴量ベクトルの差分二乗和として利用することにより、前記2つの画像間の類似性を評価する
請求項3に記載の画像評価方法。 - 前記2つの画像のうちの一方の画像はクエリ画像であり、他方の画像は検索先画像である
請求項1ないし4のうちいずれか1項に記載の画像評価方法。
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