講義ビデオにおける肖像権保護のための顔情報保護手法の提案

摘要

Recently, online delivery of lecture videos is becoming more and more popular. However, a large amount of labor is needed to get permission to deliver videos from those who are recorded in videos; we need an effective solution to enhance right provision and to reduce workload. In this paper, we consider to protect portrait right of students who were unintentionally recorded in lecture videos. We concentrate on face-to-face lecture videos recorded by a stationary high-definition camcorder in a resolution of 1920x1080 pixels. The videos are analyzed by face detectors of OpenCV to automatically find faces, then after correcting detection failures, only students' faces are hidden. An evaluation showed that our method could successfully hide 90 percent of the faces that we can recognize the persons.%近年講義ビデオのネットワーク配信が盛んに行われているが，ビデオに映っている素材や人物の配信許諾を得るには多大な労力を要する．ビデオ配信の普及のためには，権利対策の充実と作業負担の軽減が必須である．そこで本研究は講義ビデオに意図せず写り込んだ学生の顔画像に対し，肖像権を少ない労力で保護することを目的とする．本報告では固定ハイビジョンカメラで対面講義を撮影した解像度1920×1080のビデオに対し，学生の顔をOpenCVの顔検出器を用いて自動検出し，それを保護するための手法を提案する．提案手法を実際のビデオに適用して顔情報保護率などの評価を行った結果，個人が特定できる顔画像の90％を保護することが出来た．