論文の概要: Understanding Ethics, Privacy, and Regulations in Smart Video
Surveillance for Public Safety
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12936v1
- Date: Sun, 25 Dec 2022 17:14:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 13:57:13.740044
- Title: Understanding Ethics, Privacy, and Regulations in Smart Video
Surveillance for Public Safety
- Title（参考訳）: 安全のためのスマートビデオ監視における倫理・プライバシー・規制の理解
- Authors: Babak Rahimi Ardabili, Armin Danesh Pazho, Ghazal Alinezhad Noghre,
Christopher Neff, Arun Ravindran, Hamed Tabkhi
- Abstract要約: 本稿では,スマートビデオサーベイランス(SVS)システムにおける倫理的・プライバシー的課題を考慮した設計の役割に焦点を当てる。
我々は、オブジェクト検出、シングルカメラとマルチカメラの再識別、アクション認識、異常検出など、いくつかの人工知能アルゴリズムを使用して、基本的な機能システムを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4956060473718407
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, Smart Video Surveillance (SVS) systems have been receiving more
attention among scholars and developers as a substitute for the current passive
surveillance systems. These systems are used to make the policing and
monitoring systems more efficient and improve public safety. However, the
nature of these systems in monitoring the public's daily activities brings
different ethical challenges. There are different approaches for addressing
privacy issues in implementing the SVS. In this paper, we are focusing on the
role of design considering ethical and privacy challenges in SVS. Reviewing
four policy protection regulations that generate an overview of best practices
for privacy protection, we argue that ethical and privacy concerns could be
addressed through four lenses: algorithm, system, model, and data. As an case
study, we describe our proposed system and illustrate how our system can create
a baseline for designing a privacy perseverance system to deliver safety to
society. We used several Artificial Intelligence algorithms, such as object
detection, single and multi camera re-identification, action recognition, and
anomaly detection, to provide a basic functional system. We also use
cloud-native services to implement a smartphone application in order to deliver
the outputs to the end users.
- Abstract（参考訳）: 近年、スマートビデオ監視(SVS)システムは、現在の受動的監視システムに代わるものとして、学者や開発者の間で注目を集めている。
これらのシステムは、警察と監視システムをより効率的にし、公共の安全を改善するために使用される。
しかし、人々の日常活動を監視するシステムの性質は異なる倫理的課題をもたらす。
SVSを実装する際のプライバシー問題には、さまざまなアプローチがある。
本稿では,SVSにおける倫理的・プライバシー的課題を考慮したデザインの役割に注目した。
プライバシー保護のベストプラクティスを概観する4つのポリシー保護規則をレビューし、倫理的およびプライバシー上の懸念は、アルゴリズム、システム、モデル、データという4つのレンズによって対処できると主張している。
そこで本研究では,提案システムについて述べるとともに,社会に安全を提供するプライバシ持続性システムを設計するためのベースラインを構築できることを示す。
我々は,物体検出,単一カメラと複数カメラの再識別,動作認識,異常検出など,いくつかの人工知能アルゴリズムを用いて,基本的な機能システムを構築した。
エンドユーザにアウトプットを提供するために、スマートフォンアプリケーションを実装するためにクラウドネイティブサービスも使用しています。
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