論文の概要: Privacy-Preserving Person Detection Using Low-Resolution Infrared Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11335v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 22:20:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 16:42:15.413163
• Title: Privacy-Preserving Person Detection Using Low-Resolution Infrared Cameras
• Title（参考訳）: 低解像度赤外線カメラを用いたプライバシー保護者検出
• Authors: Thomas Dubail, Fidel Alejandro Guerrero Pe\~na, Heitor Rapela Medeiros, Masih Aminbeidokhti, Eric Granger, Marco Pedersoli
• Abstract要約: インテリジェントな建物の管理においては,照明,換気,暖房の効率向上,コスト削減,快適性向上のために,部屋内の人数や場所を知ることが重要である。 これは典型的には、部屋の天井に設置され、各人の身元を隠蔽する低解像度赤外線カメラを統合する組み込みデバイスを用いて人々を検知することで達成される。 正確な検出のためには、最先端のディープラーニングモデルは、大きな注釈付き画像データセットを使用して教師付きトレーニングを必要とする。 本稿では,低分解能赤外線画像に基づく人物検出に適したコスト効率の手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.801893730708134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In intelligent building management, knowing the number of people and their location in a room are important for better control of its illumination, ventilation, and heating with reduced costs and improved comfort. This is typically achieved by detecting people using compact embedded devices that are installed on the room's ceiling, and that integrate low-resolution infrared camera, which conceals each person's identity. However, for accurate detection, state-of-the-art deep learning models still require supervised training using a large annotated dataset of images. In this paper, we investigate cost-effective methods that are suitable for person detection based on low-resolution infrared images. Results indicate that for such images, we can reduce the amount of supervision and computation, while still achieving a high level of detection accuracy. Going from single-shot detectors that require bounding box annotations of each person in an image, to auto-encoders that only rely on unlabelled images that do not contain people, allows for considerable savings in terms of annotation costs, and for models with lower computational costs. We validate these experimental findings on two challenging top-view datasets with low-resolution infrared images.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントな建物の管理においては,照明,換気,暖房の効率向上,コスト削減,快適性向上のために,部屋内の人数や場所を知ることが重要である。 これは一般的に、部屋の天井に設置された小型の組み込みデバイスと、各人の身元を隠蔽する低解像度赤外線カメラを使用することで達成される。 しかし、正確な検出のためには、最先端のディープラーニングモデルは、大きな注釈付き画像データセットを使用して教師付きトレーニングを必要とする。 本稿では,低解像度赤外線画像に基づく人物検出に適したコスト効率の手法を検討する。 その結果,このような画像では,高い検出精度を保ちながら,監視や計算の量を削減できることがわかった。 画像中の各人のバウンディングボックスアノテーションを必要とする単発検出器から、人を含むことなく、アノテーションのコストや計算コストの低いモデルにおいてかなりの節約が可能となる、ラベルのないイメージのみに依存する自動エンコーダへ移行する。 低解像度赤外線画像を用いた2つのトップビューデータセットに対して,これらの実験結果を検証した。

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