論文の概要: The Visual Social Distancing Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04813v1
• Date: Mon, 11 May 2020 00:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 20:02:23.552832
• Title: The Visual Social Distancing Problem
• Title（参考訳）: 視覚的ソーシャルディスタンシング問題
• Authors: Marco Cristani, Alessio Del Bue, Vittorio Murino, Francesco Setti and Alessandro Vinciarelli
• Abstract要約: 画像から個人間距離を自動的に推定する視覚ソーシャルディスタンシング問題を提案する。 社会信号処理における過去の文献とVSDがどのように関連しているかを議論し、そのような問題を管理するために既存のコンピュータビジョン手法を用いているかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.69094590087408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the main and most effective measures to contain the recent viral outbreak is the maintenance of the so-called Social Distancing (SD). To comply with this constraint, workplaces, public institutions, transports and schools will likely adopt restrictions over the minimum inter-personal distance between people. Given this actual scenario, it is crucial to massively measure the compliance to such physical constraint in our life, in order to figure out the reasons of the possible breaks of such distance limitations, and understand if this implies a possible threat given the scene context. All of this, complying with privacy policies and making the measurement acceptable. To this end, we introduce the Visual Social Distancing (VSD) problem, defined as the automatic estimation of the inter-personal distance from an image, and the characterization of the related people aggregations. VSD is pivotal for a non-invasive analysis to whether people comply with the SD restriction, and to provide statistics about the level of safety of specific areas whenever this constraint is violated. We then discuss how VSD relates with previous literature in Social Signal Processing and indicate which existing Computer Vision methods can be used to manage such problem. We conclude with future challenges related to the effectiveness of VSD systems, ethical implications and future application scenarios.
• Abstract（参考訳）: 近年の流行を封じ込めた最も効果的な対策の1つは、いわゆる「ソーシャルディスタンシング(Social Distancing、SD)」の維持である。 この制約に従うために、職場、公共機関、交通機関、学校は、人間距離を最小限に制限する可能性が高い。 この実際のシナリオを考えると、そのような距離制限の考えられる原因を解明するために、私たちの人生におけるそのような物理的制約へのコンプライアンスを大規模に測定することが不可欠であり、このことがシーンの文脈によって起こりうる脅威を意味するかどうかを理解することが重要である。 これらすべては、プライバシーポリシーに従い、測定を許容するものだ。 そこで本研究では,画像からの個人間距離の自動推定と関連する人物集団のキャラクタリゼーションとして定義される視覚ソーシャルディスタンシング(vsd)問題を紹介する。 VSDは、人々がSD制限に準拠するかどうかを非侵襲分析し、この制約に違反するたびに特定の領域の安全性のレベルに関する統計を提供するために重要である。 次に,vsdがこれまでの社会信号処理における文献とどのように関連しているかを考察し,その課題を管理するために既存のコンピュータビジョン手法が利用できるかを示す。 我々は、VSDシステムの有効性、倫理的意味、将来のアプリケーションシナリオに関する今後の課題を結論付けている。

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