スマートフォンからスマートウォッチ、スマートグラスに至るまで、あらゆるものにカメラが内蔵されている今、プライバシーは当然の懸念事項です。隠しカメラの禁止は到底不可能であり、プライバシー保護のために画像をデジタル加工するのは非常に面倒です。そこでUCLAの研究者たちは、録画前にフレーム内の特定の物体を選択的に捉えたり、無視したりできる、全く新しいタイプのカメラの開発に取り組んでいます。
調査報道番組で取材者の顔の特徴をぼかしたり、ピクセル化したりすることで、その人物の身元を隠しているのを見たことがあるなら、プライバシー保護のために既に用いられている多くの手法の一つをご存知でしょう。他にも、機密性の高いメディアを暗号化したり、Photoshopなどのツールを使って写真の一部をデジタル的に消去する高度な処理技術が用いられたりします。また、Googleマップなどのサービスが数十億枚もの写真の顔やナンバープレートをぼかすために使用している自動化アルゴリズムもあります。
しかし、これらはすべてデジタル画像が撮影され保存された後に行われる後処理手法です。個人情報が含まれている可能性のある未処理のオリジナル画像は依然として存在し、漏洩の恐れがあります。これはこれまで何度も見てきた事例です。そのため、UCLAの研究者たちは、光がカメラに入る時点、つまり画像センサーに到達する前の段階でプライバシーに関する懸念に対処しようと考えたのです。
カメラメーカーは、例えば写真から特定の人物を選択的に消去できるAI搭載ツールを搭載したファームウェアアップデートをリリースできる可能性があります。しかし、そのためにはハイエンドのデジタルカメラでさえ対応できないレベルの処理能力が必要です。そこでUCLAの研究者たちは、最近発表された論文で詳述されているように、「回折コンピューティング」と呼ばれる技術を用いて、光学的にこの問題に対処しました。
写真撮影に精通している方でも、このカメラは画像を撮影する上で根本的に異なるアプローチを採用しています。研究者たちは、まず記録したい対象物（今回の場合は、ごくシンプルな白黒の手書きの数字の「2」）から始め、それを用いてディープラーニングベースの設計ツールを学習させました。このツールは、3Dプリントして連続的に組み立てられる一連の回折層を生成することで、「計算イメージャー」を作り上げ、最終的な画像が撮影される「出力面」の前に配置するのです。
各層には数万個の微細な回折構造が備わっており、目的の物体に一致する光はそのまま透過する一方、他の物体からの光は回折され、光学的に消去されて、ランダムノイズのように見える無意味な低強度パターンに変換されます。つまり、最終的に撮影された画像をリバースエンジニアリングして、何が除去されたかを推測することはできません。
ご想像のとおり、この根本的に異なる写真撮影アプローチの実用化は現時点では非常に限られています。iPhoneのカメラアプリに「ビルおじさんを撮影しないでください」という機能がすぐに追加されることはないでしょう。しかし、この研究は既存の技術に比べていくつかの優れた利点をもたらします。完全に光学的かつアナログであるため、「画像処理」は文字通り光速で行われるだけでなく、回折層の設計によって光学暗号化も導入可能となり、写真の詳細を隠すことができます。この詳細は、元の画像を復元する方法を示す復号鍵を使用することでのみ明らかになります。
