Transcript 映像サーベイランスとプライバシー保護処理

２００６．１１．２０
奈良女子大学
院生企画セミナー
映像サーベイランスと
プライバシー保護処理
馬場口 登
大阪大学 大学院工学研究科
電気電子情報工学専攻 情報通信工学部門
皆さんに質問！
• 今の社会は安心・安全だと思います
か?以前より物騒になった！？
• 今後、治安はよくなる？悪くなる？
• 安心・安全な社会構築に向けて科学
技術、特にIT技術に期待してますか?
あなたの地域は、子供にとって安全だと思いますか？
子供の通学路で、不安を感じる点はありますか？
子供の生活の中で不安を感じるのはどんな時ですか？
リビングニュースレター2006年1月号/母親に聞く子供の安全アンケート
IT
IT
プライバシー
セキュリティ
イントロに代えて
•
•
•
•
NHK総合放送
２００６年４月１０日１：０５PM－
スタジオパークからこんにちは
「ITは子供を守れるか」
（8min）
見守り社会
豊中市「地域安心安全情報共有システム」
大阪安全・安心まちづくり支援ICT活用協議会HPより
見守り社会
防犯カメラのネットワーク利用（実証実験の地域：大阪市エリア、池田市エリア、岸和田市エリア ）
大阪安全・安心まちづくり支援ICT活用協議会HPより
見守り社会
子どもの登下校見守り実証実験（実証実験の地域：帝塚山学院小学校）
大阪安全・安心まちづくり支援ICT活用協議会HPより
見守り社会
ユビキタス街角見守りロボット社会実証実験（大阪市中央区中央小学校区）
大阪安全・安心まちづくり支援ICT活用協議会HPより
映像サーベイランスとは
• Video Surveillance：カメラ
等の視覚センサーが多数，
ネットワークで結合された
もの（センサーネット）から
得られる画像・映像情報を
基に，コンピュータビジョン
や画像解析の技術を駆使
し，自動的に環境やオブ
ジェクト（人や車など）を監
視するシステムに関する
総合的な技術
監視カメラのある社会
監視モニタールーム
監視モニター
NHK情報ネットワーク番組
世界潮流2004
｢監視社会｣より
以前
監視
CCTV
現在
Sensor Net
「A子さんは
奈良公園で
B君と････」
画像認識＋監視
映像サーベイランスの展開軸
精度
人物追跡
イベント検出
個人識別
異常・不審X検出
プライバシー保護
可視化
ヒューマンファクタ
ネットインフラ
カメラの連携
広域化
安心な映像サーベイランスに向けて
４つの問題
社会的問題
法的問題
心理学的問題
技術的問題
社会的問題
• 文化･歴史の違い
– 英国・韓国：監視カメラ先進国、公共スペースへの展
開
– アメリカ：元来、積極的でなかった（監視社会は
NO：”Big Brother”（G.Orwell「１９８４」）は困る）
⇒９．１１テロで潮目が変わる
– 日本：銀行やコンビニ、２００２年に歌舞伎町、監視カ
メラ映像の活躍、もともと寛容？
•
•
•
•
プライバシーとセキュリティのバランス
治安の悪化
IT技術に伴うプライバシー観の変化
監視カメラを許容する社会的コンセンサス
「公的空間への監視カメラの設置に対する意識」
「家庭のセキュリティに関するアンケート調査」
（2003年9月／有効回答数：7,488件／富士総合研究所・㈱イオンビスティー ）
セキュリティとプライバシー
「科学技術社会の中の高校生 －「メカ」社会における「ナマ」へのあこがれ－ ５．/岩田 考」
『モノグラフ・高校生VOL.71』ベネッセ未来教育センター 2004
○「個人のプライバシー」と「公共のセキュリティ」の
どちらを重要視するか
「公共のセキュリティ」 ５２％ 「個人のプライバシー」
２０％
○公共施設に求められる安全対策
「警察官のパトロール」：駅構内（７４％）、空港（７８％）
「監視カメラの設置」：駅構内（６５％）、
銀行・郵便局、コンビニエンスストア（各６４％）
→犯罪抑止の効果の高い安全対策がより有効であると考えられている
○監視カメラ設置に対する意識
繁華街等の公共エリアに積極的に監視カメラを設置すべきか
「そう思う」「まあそう思う」７６％
「あまりそう思わない」「そう思わない」６％
→２０歳代（特に２０歳代男性）：設置意向低
年齢が高くなるにつれて監視カメラの導入意向が高くなる傾向
→監視カメラは積極的に設置すべきとの意見が多数を占めており、
監視カメラに対する心理的抵抗はほとんどないと考えられる。
『生活環境の安心・安全に関する調査』結果報告／凸版印刷株式会社
～多くの人が行き来する公共の場に、約８割の人が積極的に監視カメラを設置すべきと回答～
法的問題
• 監視カメラでのサーベイランス
– 設置・設置基準・運用などに関する法的整備
はなされていない
• プライバシー権侵害？
• 肖像権侵害？
• 公共スペースでの無許可の撮影⇒違
法！？
プライバシー権とは
• 法的に明示的な定義はない
• 自己情報コントロール権[棟居]：個人の人格にか
かわるような思想、信条、世界観、病歴、犯罪歴
を念頭に、個人が自分自身の情報を警察や金融
機関などに対して、自己情報の開示請求、訂正
請求、削除請求、外部提供の禁止等を申し立て
ることができる権利
• １）私的な領域の保護（他人から隔絶された領
域）、２）個人情報の保護（ID情報の適正な取り
扱い）、３）個人の自律の保護（外部からの干渉
を受けずに自らの事柄を自らの意思に基づいて
行える）[新保]
肖像権について
• 公道での監視カメラの撮影・録画⇒有力な違法
説
• 京都府学連デモ事件（最高裁S４４年）
– 「個人の私生活の自由の一つとして、何人も、承諾な
しに、みだりに容ぼう・姿態を撮影されない自由を有
する。これを肖像権と称するかどうかは別として、警察
官が、正当な理由なく個人の容ぼう等を撮影すること
は、憲法１３条の趣旨に反し、許されない」
– 「現に犯罪が行われ、若しくは行われたあと間がない
と認められる場合で、証拠保全の必要性・緊急性があ
り、その撮影が一般的に許容される限度を超えない
相当な方法をもって行われるときには、警察官による
撮影は許容される」
• １）犯罪との時間的近接性、２）犯罪発生の相当
高度な蓋然性⇒OK
監視カメラ設置運用の適法性
１）被撮影者やその代理人の同意
通学路なら親の同意
２）撮影者の施設管理運営権＞＞被撮影者のプラ
イバシー権
マンションの出入り口、立ち入り禁止区域
３）公道、公共の場
A)目的の正当性 犯罪の防止
B)手段の正当性 「監視カメラ作動中」の告知文
C)記録取り扱い上の相当性 データの再生、保管、
第三者への提供、廃棄⇒個人情報保護、個人情
報取り扱い事業者
心理学的問題
• 個人性・主観性
• 個人個人でプライバシーとして保護される
領域や範囲が異なる
• 自分の容姿が映った映像を他者に見せる
場合に、どこまで自分の映像を開示すれ
ばプライバシーを侵されたと感じるか？
– 個人性：実写OK、すこしでもNG
– 状況依存性：場所や時間による、見せる相手
による
工学的問題
•
•
•
•
プライバシー侵害を防ぐ
個人情報の保護
個人性・主観性の工学的扱い
ユーザの安心感を向上させる技術
• セキュリティ技術、暗号、電子透かし
• データベース技術
• 映像・画像処理技術
PriSurvプロジェクト
-Privacy Protected Video Surveillance System-
Privacy-Protected Surveillance
• 日本ATR（北原・小暮・萩田, 2004）：モザイキン
グ
• 米国CMU（Newtonら，2005）：平均顔
• 英国ロンドン大（Cavallaroら，2005）：マスキング
• 米国UC Irvine(Wickramasuriyaら, 2004)：プライ
バシーポリシーの記述
• IBMのPrivacyCam（Seniorら，2005）：Video
Privacyに関する包括的な取り組み
SCOPEプログラム
• 総務省・戦略的情報通信研究開発推進制度
• 次世代ヒューマンインターフェース・コンテンツ技
術
• プライバシー保護処理を用いた安心感のある映
像サーベイランスの研究（H18-H20）
– (A) プライバシー保護画像処理
– (B) プライバシーポリシー設定とメンバー同定処理
– (C) プロトタイプ作成
http://www.soumu.go.jp/joho_tsusin/scope/subject/h18/061307005.pdf
プライバシー保護処理を用いた安心感のある映像サーベイランスの研究
研究目的
映像サーベイランスにおけるプライバシー侵害を克服する映像・画像処理技術の確立
研究内容・期待される研究成果
プライバシー保護画像処理技術：隠ぺい・
抽象化・透明化・アノテーション化の開発
＜見えなくする映像・画像処理技術＞
プライバシーポリシー記述法、メンバー同
定法の開発
＜誰にどこまで見せるかを記述する枠組＞
サーベイランスに関与するメンバー（観察
者や被写体）間のプライバシーポリシーを
反映させた状況依存的な映像表示の実現
＜家族には全部見せるが、他のメンバーや
非メンバーには顔を見せない、といった表
示＞
メンバーのプライバシーを完全に保護可能
な映像サーベイランス
研究成果の社会的意義・社会への波及効果
市民に安心感を提供する映像サーベイランスの実現
サーベイランスシステムの民生用への展開
PriSurvの枠組
センサー情報
映
像
情
報
登録ユーザ
映像データ
ベース
映像情報
被写体関連情報
（プライバシー）
センサー
プロファイル
ベース
ネットワーク
匿名ユーザ
インタフェース
不正ユーザ
視覚情報制御プロセス
s：被写体
I (x, y)
a：視覚的抽象化
オペレータ
v：観察者
I
a
s,v ( x, y)
被写体s(subject)と観察者v(viewer)の間でどのレベルまで
視覚情報を開示するか（プライバシーポリシー）を取り決め
て開示情報を動的に変化させ画像表示
PriSurvの構成
Captured Image
Visual Interface
RF-ID Tag + Camera
Analyzer
Privacy Policy
ID
+
Info
↓
Privacy
XML
Strata
Video
・
Image
VDB
Profile
Base
Access
Controller
Abstractor
(XML)
Network
Embedder
Extractor
Key
Key
視覚的抽象化による
プライバシー保護画像の生成
プライバシー保護画像生成プロセス
前提：固定のサーベイランスカメラ
１）画像の層状表現：背景＋前景１＋前景２＋・・・
– 背景差分（background subtraction）：背景モデル学習
– 前景のオブジェクトごとの分割
２）ID獲得（メンバー分類）
– RF-IDタグ：ID、属性（年齢、性別など）
３）視覚的抽象化(visual abstraction)
– 視覚情報の表現粒度を制御
４）画像表示：視覚インタフェース
視覚的抽象化の基本的な流れ
Background
Image
＋
Rendering
Original Image
Abstracted
Image
Background
Subtraction
Foreground
Image
（Strata）
Abstractor
Abstracted
Foreground
Image
プライバシー保護画像の生成
オペレータ
オペレータ
＋
層状表現
I (x, y)
視覚的抽象化
オペレータ
A君
I a (x, y)
オペレータ
A君
視覚的抽象化オペレータの種類
実写：センサーから得られる映像情報そのもの
シースルー：前景を通して背景が見えるもの
モノトーン：前景のカラー情報を削除したもの
ぼかし：前景をぼかしたもの
モザイク：前景にモザイクをかけたもの
エッジ：前景にエッジ抽出を施したもの
輪郭：前景を輪郭で表し背景が見えるもの
シルエット：前景の領域を塗りつぶしたもの
ボックス：前景を囲む領域を塗りつぶしたもの
バー：前景を囲む領域の縦幅を表したもの
ドット：前景の領域を点で表したもの
透明：前景を消去したもの
++++++++
アノテーション：テキスト情報を付加
抽象化オペレータの順序関係
（k）
透
明
（l）
高
（l）
（i）
ド
ッ
ト
（k）
バ
ー
（j）
（j）
ボ
ッ
ク
ス
（i）
（g）
（e）
抽象化度
シ
ル
輪
エ
郭
ッ
ト （g）
（h）
モ
ザ
イ
ク
（e）
（h）
エ
ッ
ジ
（f）
（f）
（c）
ぼ
か
し
（d）
モ
ノ
ト
ー
ン
（c）
（d）
（a）
シ
ー
ス
ル
ー
（b）
実
写
（a）
（b）
低
抽象化オペレータによる視覚情報の開示と隠蔽
（○：開示 △：一部 ×：隠蔽）
存在
位置
縦幅（身
長）
横幅
概形
所持品
の
有無
姿勢
向き
顔の
向き
髪型
服装
（色・形）
表情
実写
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
シースルー
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
○
モノトーン
○
○
○
○
○
○
○
○
○
△(色は
×）
○
ぼかし
○
○
○
○
○
○
○
○
△
△
×
モザイク
○
○
○
○
○
○
○
○
△
△
×
エッジ
○
○
○
○
○
○
△
△
△
△
×
輪郭
○
○
○
○
○
△
△
×
×
×
×
シルエット
○
○
○
○
○
△
△
×
×
×
×
ボックス
○
○
○
○
×
×
×
×
×
×
×
バー
○
○
○
×
×
×
×
×
×
×
×
ドット
○
○
×
×
×
×
×
×
×
×
×
透明
×
×
×
×
×
×
×
×
×
×
×
画像処理オペレータの内容
実写
シースルー
抽象化処理なし
モノトーン
ぼかし
モザイク
エッジ
RGB値から濃淡輝度値grayへの置換
輪郭
シルエット
ボックス
輪郭検出→輪郭線の塗りつぶし
バー
前景領域を囲むBOX情報（左上の座標、幅、高さ）→バー領域（BOXの幅情報の破棄）
→バー領域の塗りつぶし
ドット
前景領域を囲むBOX情報（左上の座標、幅、高さ）→前景領域の中心座標
→中心座標に配置する円領域の塗りつぶし
透明
前景消去
背景画像とのブレンド
αが大きいほど不透明（ここではα=0.5）
R( x, y)  f ( x, y)   g ( x, y)  (1   )
f : 前景　g : 背景　 : 透明度
gray  0.299 R  0.587 G  0.114 B
メディアンフィルタ（ある画素を中心とした9×9のブロック領域で、画素値を大きさ順に並べ替え
て中央の値をとるフィルタ）による平滑化
ある画素を中心とした15×15のブロック領域内のすべての画素値を、その領域の平均画素値で
置換
RGBの各成分ごと（モノクロ画像）にエッジ検出（8方向のラプラシアンフィルタを使用）
→各成分の合成（RGB画像）→エッジ部の塗りつぶし
前景領域の塗りつぶし
前景領域を囲むBOX情報（左上の座標、幅、高さ）→BOX領域の塗りつぶし
バー化の処理の流れ
原画像
前景
BOX領域
バー化
＋
背景
抽象化画像
Original
Foregoround1
Foregoround2
Abstracted
Original
Foregoround2
Foregoround1
Abstracted
PriSurvのインタフェース
•
•
•
•
観察者：ID・ユーザクラスの入力、認証
クエリ：被写体IDあるいはエリア
プライバシーポリシーに合致した映像提示
現状では約８ｆｐｓ
• 動作例
心理学的考察に基づく
システム設計指針
質問紙
• 目的
– PriSurvにおいて見守られる人のプライバシー感覚がどの
ような要素の影響を受けるか調査するため．
• 教示
マンション
• 駅から徒歩 10 分のマンション
• 監視カメラが 30m おきに設置されている
• マンションの自警団による当番制での見守り
駅
日常生活に関わりのある人のなかでとても親しい人Ａか
ら全く親しくない人Ｄまで４人想像してください．
B
C
D
A
|------|------|------|
とても親しい
全く親しくない
警察官を P ，警備員を W とする．
質問項目
Q1) A, B, C, D, P, Wがあなたの映像を見る場合、(a)～(d)のどの処理で見せま
すか？
A, B, C, D, P, Wがあなたの映像を見る場合（７段階評価）
Q2) Q1)の処理で見られるとき，どの程度プライバシーが保護されていると感じ
ますか？
Q3) どの程度強く見守らなければいけないと感じていると思いますか？
Q4) もしあなたが何か事件や危険に巻き込まれたとしたら、どの程度守ってく
れると感じますか？
A, B, C, D をあなたが見守る場合（７段階評価）
Q5) どの程度強く見守らなければいけないと感じますか？
主要５因子性格検査
• 目的
– 個人の性格とプライバシー感覚の関係を調査するため
• 質問例
–
–
–
–
ほかの人と比べると話し好きです．
どうでもいいことを，気に病む傾向があります．
問題を分析する苦手な方です．
すぐにまごまごします．
Yes, No, ?
等，計70問
実験結果の分析（１）
• 因子分析
– 質問紙の結果から抽出されるいくつかの因子を用いて，質問
紙の結果の解釈をする．
• とても親しい人には実際に守ってくれることを期待している
• クラスタ分析
– 被験者をいくつかのクラスタに分けてそれらのクラスタの傾向
を見る．
Ⅰ）全体的に視覚情報開示に寛容なクラスタ
Ⅱ）警察・警備員に対する視覚情報開示に寛容なクラスタ
Ⅲ）警察・警備員に対する視覚情報開示に寛容でないクラ
スタ
実験結果の分析（２）
• クラスタ間の比較
– クラスタ分析で得られたクラスタ間で選択された画像処理の比較を
行った．（χ二乗検定）
• クラスタ間で画像の選択に有意差が得られた
• 人によりどの程度親密なひとにどの画像を見せるかという基準が
異なる．
• 性格検査との関係
– 因子分析により抽出した因子と，性格検査の結果から，個人の性格の
一つの因子である良識性や協調性がPriSurvにおけるプライバシー感
覚や，見守る際の義務感に影響しているという結果が得られた．
高度な映像サーベイランスに向けて
ー安心安全の社会システムとしてー
映像サーベイランス技術の特徴
観点
現在
将来
形態
単独カメラ
スポット
ネットワークカメラ
多地点連携
対象
個人
群・集団
使用主体
管理者
警察
市民・地域
使用目的
軍用
警備・防犯
見守り
コミュニケーション
特性
待時的
抑止力
即時的
実時間
プライバシー
Free
Sensitive
システム
Sensing
Sensing＆Action
映像サーベイランスの課題
• 安心感アップ：プライバシー保護
• 能力アップ：多数のカメラネットワーク
– 見えないところを見る（死角なし）
– 遠いところを見る（千里眼）
– 長い間見る（時間を越えて）
•
•
•
•
疎密配置のセンサ群
種々のセンサとの融合：センサフュージョン
行動認識、個人ID同定
不審X、異常X、（X=者、物、車両、行動、状況、・・・）の
検出
• 情報提示：ビジュアルインタフェース
• 実証実験による社会への定着
ご清聴ありがとうございました
馬場口登