論文の概要: How low can you go? Privacy-preserving people detection with an omni-directional camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04678v1
• Date: Thu, 9 Jul 2020 10:10:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 04:43:39.131162
• Title: How low can you go? Privacy-preserving people detection with an omni-directional camera
• Title（参考訳）: どのくらい低く行けますか。 全方位カメラによるプライバシー保護者検出
• Authors: Timothy Callemein, Kristof Van Beeck, and Toon Goedem\'e
• Abstract要約: 本研究では,天井に設置した全方位カメラを用いて,室内の人物を検知する。 これは会議室の占有度を測定し、利用可能なフレキシブルデスク作業スペースの量をカウントするためのセンサーとして使用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.433293618209319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we use a ceiling-mounted omni-directional camera to detect people in a room. This can be used as a sensor to measure the occupancy of meeting rooms and count the amount of flex-desk working spaces available. If these devices can be integrated in an embedded low-power sensor, it would form an ideal extension of automated room reservation systems in office environments. The main challenge we target here is ensuring the privacy of the people filmed. The approach we propose is going to extremely low image resolutions, such that it is impossible to recognise people or read potentially confidential documents. Therefore, we retrained a single-shot low-resolution person detection network with automatically generated ground truth. In this paper, we prove the functionality of this approach and explore how low we can go in resolution, to determine the optimal trade-off between recognition accuracy and privacy preservation. Because of the low resolution, the result is a lightweight network that can potentially be deployed on embedded hardware. Such embedded implementation enables the development of a decentralised smart camera which only outputs the required meta-data (i.e. the number of persons in the meeting room).
• Abstract（参考訳）: 本研究では,天井搭載全方位カメラを用いて室内の人を検出する。 これは会議室の占有度を測定し、利用可能なフレキシブルデスク作業スペースの量をカウントするためのセンサーとして使用できる。 これらのデバイスが組み込みの低消費電力センサーに統合できれば、オフィス環境における自動予約システムの理想的な拡張となる。 私たちがここで狙う主な課題は、撮影された人々のプライバシーを確保することです。 提案するアプローチは、人物を認識したり、潜在的に機密文書を読むことが不可能な画像解像度を極端に低くする。 そこで我々は,自動生成された基底真理を用いた単発低解像度人物検出ネットワークを再訓練した。 本稿では,この手法の機能を実証し,認識精度とプライバシー保護の最適なトレードオフを決定するために,解決率の低さについて検討する。 低解像度のため、結果として、組み込みハードウェアにデプロイ可能な軽量ネットワークになる可能性がある。 このような組み込み実装により、必要なメタデータ(つまり会議室にいる人の数)のみを出力する分散型スマートカメラの開発が可能になる。

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