論文の概要: Fairly Private: Investigating The Fairness of Visual Privacy Preservation Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05012v1
• Date: Thu, 12 Jan 2023 13:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 14:09:07.126684
• Title: Fairly Private: Investigating The Fairness of Visual Privacy Preservation Algorithms
• Title（参考訳）: かなりプライベート:視覚プライバシー保護アルゴリズムの公平性を調査する
• Authors: Sophie Noiret, Siddharth Ravi, Martin Kampel, Francisco Florez-Revuelta
• Abstract要約: 本稿では,一般的に使用されている視覚的プライバシ保護アルゴリズムの妥当性について検討する。 PubFigデータセットの実験は、提供されたプライバシ保護がグループ間で不平等であることを明確に示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5293427903448025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As the privacy risks posed by camera surveillance and facial recognition have grown, so has the research into privacy preservation algorithms. Among these, visual privacy preservation algorithms attempt to impart bodily privacy to subjects in visuals by obfuscating privacy-sensitive areas. While disparate performances of facial recognition systems across phenotypes are the subject of much study, its counterpart, privacy preservation, is not commonly analysed from a fairness perspective. In this paper, the fairness of commonly used visual privacy preservation algorithms is investigated through the performances of facial recognition models on obfuscated images. Experiments on the PubFig dataset clearly show that the privacy protection provided is unequal across groups.
• Abstract（参考訳）: カメラの監視と顔認識によるプライバシーリスクの増加に伴い、プライバシー保護アルゴリズムの研究も行われている。 これらのうち、視覚的プライバシー保護アルゴリズムは、プライバシーに敏感な領域を曖昧にすることで、視覚障害者に身体的プライバシーを付与しようとする。 表現型にまたがる顔認識システムの異なる性能は、多くの研究の対象となっているが、プライバシ保護(privacy preservation)はフェアネスの観点からは一般的には分析されていない。 本稿では, 難読画像上での顔認識モデルの性能から, 一般的に使われている視覚的プライバシー保護アルゴリズムの公平性を検討した。 PubFigデータセットの実験は、提供されたプライバシ保護がグループ間で不平等であることを明確に示している。

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