Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Privacy-Preserving Motion Detection and Object Tracking in Encrypted Streaming Video

論文の概要: Robust Privacy-Preserving Motion Detection and Object Tracking in Encrypted Streaming Video

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13141v1
Date: Mon, 30 Aug 2021 11:58:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-31 14:17:26.632161
Title: Robust Privacy-Preserving Motion Detection and Object Tracking in Encrypted Streaming Video
Title（参考訳）: 暗号化ストリーミングビデオにおけるロバストなプライバシー保護動作検出と物体追跡
Authors: Xianhao Tian, Peijia Zheng, Jiwu Huang
Abstract要約: 本稿では,暗号化された監視ビデオのビットストリームに対して,効率的かつ堅牢なプライバシー保護動作検出と複数物体追跡手法を提案する。提案手法は, 暗号化・圧縮された領域における既存の作業と比較して, 最高の検出・追跡性能を実現する。我々の手法は、カメラの動き/ジッタ、動的背景、影など、様々な課題を伴う複雑な監視シナリオで効果的に利用することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.453548972987015
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Video privacy leakage is becoming an increasingly severe public problem, especially in cloud-based video surveillance systems. It leads to the new need for secure cloud-based video applications, where the video is encrypted for privacy protection. Despite some methods that have been proposed for encrypted video moving object detection and tracking, none has robust performance against complex and dynamic scenes. In this paper, we propose an efficient and robust privacy-preserving motion detection and multiple object tracking scheme for encrypted surveillance video bitstreams. By analyzing the properties of the video codec and format-compliant encryption schemes, we propose a new compressed-domain feature to capture motion information in complex surveillance scenarios. Based on this feature, we design an adaptive clustering algorithm for moving object segmentation with an accuracy of 4x4 pixels. We then propose a multiple object tracking scheme that uses Kalman filter estimation and adaptive measurement refinement. The proposed scheme does not require video decryption or full decompression and has a very low computation load. The experimental results demonstrate that our scheme achieves the best detection and tracking performance compared with existing works in the encrypted and compressed domain. Our scheme can be effectively used in complex surveillance scenarios with different challenges, such as camera movement/jitter, dynamic background, and shadows.
Abstract（参考訳）: 特にクラウドベースのビデオ監視システムでは、ビデオのプライバシーリークがますます深刻な問題になりつつある。ビデオはプライバシー保護のために暗号化されるため、セキュアなクラウドベースのビデオアプリケーションが必要となる。暗号化されたビデオ移動物体の検出と追跡のために提案されているいくつかの方法にもかかわらず、複雑でダイナミックなシーンに対して堅牢な性能を持つものはない。本稿では,暗号化された監視ビデオビットストリームに対して,効率良くロバストなプライバシー保存動作検出手法と複数のオブジェクト追跡方式を提案する。ビデオコーデックとフォーマットに準拠した暗号化方式の特性を解析することにより,複雑な監視シナリオで動作情報をキャプチャする新しい圧縮ドメイン機能を提案する。この特徴に基づき、4x4ピクセルの精度で移動物体の分割を行う適応クラスタリングアルゴリズムを設計した。次に,Kalmanフィルタ推定と適応計測補正を用いた複数物体追跡手法を提案する。提案手法では, ビデオ復号や全圧縮を必要とせず, 計算負荷が非常に低い。実験の結果,本手法は暗号化および圧縮領域における既存手法と比較して,最良の検出および追跡性能を達成できることが判明した。提案手法は,カメラ移動/ジッタ,ダイナミック背景,シャドウといった異なる課題を伴う複雑な監視シナリオにおいて効果的に使用できる。

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