論文の概要: Privacy-Preserving Visual Localization with Event Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03177v1
• Date: Sun, 4 Dec 2022 07:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 17:18:32.460639
• Title: Privacy-Preserving Visual Localization with Event Cameras
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いたプライバシー保護型ビジュアルローカライゼーション
• Authors: Junho Kim, Young Min Kim, Yicheng Wu, Ramzi Zahreddine, Weston A. Welge, Gurunandan Krishnan, Sizhuo Ma, Jian Wang
• Abstract要約: イベントカメラは、高いダイナミックレンジと小さな動きのぼかしのために、ロバストなローカライゼーションを実現する可能性がある。 本稿では、局所化に先立ってイベント・ツー・イメージ変換を適用し、安定した局所化を実現することを提案する。 プライバシの観点からは、イベントカメラは通常のカメラと比べてわずかに視覚情報をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.21898697942957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a robust, privacy-preserving visual localization algorithm using event cameras. While event cameras can potentially make robust localization due to high dynamic range and small motion blur, the sensors exhibit large domain gaps making it difficult to directly apply conventional image-based localization algorithms. To mitigate the gap, we propose applying event-to-image conversion prior to localization which leads to stable localization. In the privacy perspective, event cameras capture only a fraction of visual information compared to normal cameras, and thus can naturally hide sensitive visual details. To further enhance the privacy protection in our event-based pipeline, we introduce privacy protection at two levels, namely sensor and network level. Sensor level protection aims at hiding facial details with lightweight filtering while network level protection targets hiding the entire user's view in private scene applications using a novel neural network inference pipeline. Both levels of protection involve light-weight computation and incur only a small performance loss. We thus project our method to serve as a building block for practical location-based services using event cameras. The code and dataset will be made public through the following link: https://github.com/82magnolia/event_localization.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラを用いた頑健でプライバシーに配慮した視覚的ローカライゼーションアルゴリズムを提案する。 イベントカメラは、高いダイナミックレンジと小さな動きのぼかしによるロバストなローカライゼーションを実現する可能性があるが、センサーは大きな領域ギャップを示し、従来の画像ベースのローカライゼーションアルゴリズムを直接適用することは困難である。 このギャップを緩和するために,ローカライゼーションに先立ってイベントから画像への変換を適用することを提案する。 プライバシの観点からは、イベントカメラは通常のカメラに比べてわずかな視覚情報しかキャプチャできないため、敏感な視覚的詳細を自然に隠すことができる。 当社のイベントベースのパイプラインにおけるプライバシ保護をさらに強化するために,センサとネットワークレベルという2つのレベルでプライバシ保護を導入します。 センサレベルの保護は、軽量なフィルタリングで顔の詳細を隠すことを目的としており、ネットワークレベルの保護は、新しいニューラルネットワーク推論パイプラインを使用して、プライベートなシーンアプリケーションでユーザ全体のビューを隠すことを目標としている。 どちらのレベルの保護も軽量な計算を伴い、少ない性能損失しか発生しない。 そこで我々は,イベントカメラを用いた実用的な位置情報サービスのためのビルディングブロックとして,提案手法を推し進める。 コードとデータセットは以下のリンクで公開される予定だ。

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