Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differentially Private Cross-camera Person Re-identification

論文の概要: Differentially Private Cross-camera Person Re-identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02765v1
Date: Mon, 5 Jun 2023 10:41:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-06 15:40:16.538898
Title: Differentially Private Cross-camera Person Re-identification
Title（参考訳）: 個人用クロスカメラの人物識別
Authors: Lucas Maris, Yuki Matsuda, Keiichi Yasumoto
Abstract要約: カメラをベースとした人物の身元確認は、デザインによるプライバシー侵害の重大課題だ。本研究では、意図した再識別タスクの外部での使用に対して、そのような画像データを保護する可能性を検討する。画像の歪みを抑える能力は,タスク性能が著しく低下することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5984996662956408
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Camera-based person re-identification is a heavily privacy-invading task by design, benefiting from rich visual data to match together person representations across different cameras. This high-dimensional data can then easily be used for other, perhaps less desirable, applications. We here investigate the possibility of protecting such image data against uses outside of the intended re-identification task, and introduce a differential privacy mechanism leveraging both pixelisation and colour quantisation for this purpose. We show its ability to distort images in such a way that adverse task performances are significantly reduced, while retaining high re-identification performances.
Abstract（参考訳）: カメラベースの人物再識別は、さまざまなカメラにまたがる人物表現をマッチングするために、リッチなビジュアルデータから恩恵を受ける、プライバシーを侵害するタスクである。この高次元データは、他の、おそらくは望ましくないアプリケーションに簡単に使用できる。本稿では,対象とする再識別タスク以外の用途に対して,画像データを保護する可能性を検討するとともに,画素化と色定量化を両立した差分プライバシー機構を導入する。画像の歪みは,高い再同定性能を維持しつつ,悪質なタスク性能を著しく低下させる効果を示す。

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