Fugu-MT 論文翻訳(概要): Intelligent Frame Selection as a Privacy-Friendlier Alternative to Face Recognition

論文の概要: Intelligent Frame Selection as a Privacy-Friendlier Alternative to Face Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07529v2
Date: Wed, 27 Jan 2021 13:29:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-22 11:14:07.293586
Title: Intelligent Frame Selection as a Privacy-Friendlier Alternative to Face Recognition
Title（参考訳）: 顔認識に代わるプライバシフレンドリなフレーム選択
Authors: Mattijs Baert, Sam Leroux, Pieter Simoens
Abstract要約: 本研究は,大規模顔認識に代わるプライバシフレンドリーな代替手法を提案する。すべてのビデオデータで顔認識ソフトウェアを実行する代わりに、検出された各人の高品質なスナップショットを自動的に抽出する。このスナップショットは暗号化され、アクセスは法的承認後のみ許可される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.313209107051178
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The widespread deployment of surveillance cameras for facial recognition gives rise to many privacy concerns. This study proposes a privacy-friendly alternative to large scale facial recognition. While there are multiple techniques to preserve privacy, our work is based on the minimization principle which implies minimizing the amount of collected personal data. Instead of running facial recognition software on all video data, we propose to automatically extract a high quality snapshot of each detected person without revealing his or her identity. This snapshot is then encrypted and access is only granted after legal authorization. We introduce a novel unsupervised face image quality assessment method which is used to select the high quality snapshots. For this, we train a variational autoencoder on high quality face images from a publicly available dataset and use the reconstruction probability as a metric to estimate the quality of each face crop. We experimentally confirm that the reconstruction probability can be used as biometric quality predictor. Unlike most previous studies, we do not rely on a manually defined face quality metric as everything is learned from data. Our face quality assessment method outperforms supervised, unsupervised and general image quality assessment methods on the task of improving face verification performance by rejecting low quality images. The effectiveness of the whole system is validated qualitatively on still images and videos.
Abstract（参考訳）: 顔認識のための監視カメラの普及は、多くのプライバシー上の懸念を引き起こす。本研究は,大規模顔認識に代わるプライバシフレンドリーな代替手法を提案する。プライバシの保護には複数のテクニックがあるが、当社の作業は収集した個人情報の量を最小限に抑えるための最小化原則に基づいている。すべてのビデオデータで顔認識ソフトウェアを実行する代わりに、検出された各人の高品質なスナップショットを自動的に抽出し、本人の身元を明かさずに取得する。このスナップショットは暗号化され、アクセスは法的承認後のみ許可される。高品質なスナップショットを選択するために,新しい教師なし顔画像品質評価法を提案する。本研究では,公開データセットから高品質顔画像に対して変分オートエンコーダを訓練し,その再構成確率を指標として各顔画像の品質を推定する。バイオメトリック品質予測器としての利用を実験的に確認した。これまでのほとんどの研究とは異なり、データからすべてが学習されるため、手動で定義された顔の品質指標に依存していません。顔品質評価手法は,低品質画像の拒否による顔認証性能向上タスクにおいて,教師なし,教師なし,一般画像品質評価手法よりも優れている。システム全体の有効性は静止画像やビデオ上で定性的に検証される。

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