匿名化

本研究では，都市画像からプライバシ物体を消去し，画像の共有・利用性を高める手法GANonymizerV2を提案する．提案手法では，セマンティックセグメンテーションなどを用いプライバシ物体の領域をその影を含めて推定し，同領域における背後の風景を再構成する．都市画像データセットに対して提案手法の有効性を検証し，プライバシ物体とその影を除去した結果を示す．

街の様子を映した映像を分析することで，街の状態を自動で把握，予測することが可能となる．しかし，街の映像には人や車などのプライバシーに関する物体が含まれているため，無加工の状態でネットワークに送信 ・ 共有したり，利用することは難しい．結果，プライバシー情報が含まれる可能性のある映像は有効活用されないまま，消去されている．本研究では，映像からプライバシーに関する物体を自動で検知し，そもそもそこに存在しなかったかごとく映像上から消去する GANonymizer を提案する．提案手法では，まず入力画像 …