論文の概要: Privacy-Preserving Pose Estimation for Human-Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07387v1
• Date: Sat, 14 Nov 2020 21:09:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 13:55:57.507071
• Title: Privacy-Preserving Pose Estimation for Human-Robot Interaction
• Title（参考訳）: プライバシ保存姿勢推定による人とロボットのインタラクション
• Authors: Youya Xia, Yifan Tang, Yuhan Hu and Guy Hoffman
• Abstract要約: プライバシ保護カメラを用いたポーズ推定手法を提案する。 提案システムは,カメラをカバーした透明フィルタにより構成される。 我々は,新しいフィルタ画像データセットを用いて,システムの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.905235622945254
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pose estimation is an important technique for nonverbal human-robot interaction. That said, the presence of a camera in a person's space raises privacy concerns and could lead to distrust of the robot. In this paper, we propose a privacy-preserving camera-based pose estimation method. The proposed system consists of a user-controlled translucent filter that covers the camera and an image enhancement module designed to facilitate pose estimation from the filtered (shadow) images, while never capturing clear images of the user. We evaluate the system's performance on a new filtered image dataset, considering the effects of distance from the camera, background clutter, and film thickness. Based on our findings, we conclude that our system can protect humans' privacy while detecting humans' pose information effectively.
• Abstract（参考訳）: ポース推定は非言語的人間とロボットの相互作用において重要な手法である。 とはいえ、人の空間にカメラがあることはプライバシーの懸念を高め、ロボットに不信をもたらす可能性がある。 本稿では,プライバシ保護カメラを用いたポーズ推定手法を提案する。 提案システムでは,カメラを覆うユーザの制御する半透明フィルタと,フィルタされた(シャドウ)画像からのポーズ推定を容易にするように設計された画像強調モジュールから構成される。 我々は,カメラからの距離,背景散乱,膜厚の影響を考慮して,新しいフィルタ画像データセット上での性能を評価する。 以上の結果から,本システムは人間のポーズ情報を効果的に検出しながら,人間のプライバシーを保護できると結論づけた。

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