論文の概要: Differentially Private Video Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15742v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 18:47:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 16:52:24.736097
• Title: Differentially Private Video Activity Recognition
• Title（参考訳）: 異なるプライベートなビデオアクティビティ認識
• Authors: Zelun Luo, Yuliang Zou, Yijin Yang, Zane Durante, De-An Huang, Zhiding Yu, Chaowei Xiao, Li Fei-Fei, Animashree Anandkumar
• Abstract要約: ビデオレベルの差分プライバシーをクリップベース分類モデルにより強化する新しいフレームワークであるMulti-Clip DP-SGDを提案する。 提案手法は,UDF-101上でのエプシロン=5のプライバシー予算で81%の精度を達成し,DP-SGDの直接適用に比べて76%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.36113764129092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, differential privacy has seen significant advancements in image classification; however, its application to video activity recognition remains under-explored. This paper addresses the challenges of applying differential privacy to video activity recognition, which primarily stem from: (1) a discrepancy between the desired privacy level for entire videos and the nature of input data processed by contemporary video architectures, which are typically short, segmented clips; and (2) the complexity and sheer size of video datasets relative to those in image classification, which render traditional differential privacy methods inadequate. To tackle these issues, we propose Multi-Clip DP-SGD, a novel framework for enforcing video-level differential privacy through clip-based classification models. This method samples multiple clips from each video, averages their gradients, and applies gradient clipping in DP-SGD without incurring additional privacy loss. Moreover, we incorporate a parameter-efficient transfer learning strategy to make the model scalable for large-scale video datasets. Through extensive evaluations on the UCF-101 and HMDB-51 datasets, our approach exhibits impressive performance, achieving 81% accuracy with a privacy budget of epsilon=5 on UCF-101, marking a 76% improvement compared to a direct application of DP-SGD. Furthermore, we demonstrate that our transfer learning strategy is versatile and can enhance differentially private image classification across an array of datasets including CheXpert, ImageNet, CIFAR-10, and CIFAR-100.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディファレンシャルプライバシは画像分類において著しく進歩しているが、ビデオアクティビティ認識への応用は未検討のままである。 本稿では,ビデオアクティビティ認識に差分プライバシーを適用する際の課題について述べる。(1)ビデオ全体の所望のプライバシーレベルと,典型的には短くセグメント化されたクリップである現代のビデオアーキテクチャで処理される入力データの性質との相違,(2)画像分類におけるビデオデータセットの複雑さとサイズは,従来の差分プライバシー手法を不適切なものにしている。 そこで本研究では,クリップベースの分類モデルを用いてビデオレベルのディファレンシャルプライバシを強制する新しいフレームワークであるマルチクリップdp-sgdを提案する。 この方法は、各ビデオから複数のクリップをサンプリングし、勾配を平均し、追加のプライバシー損失を伴わずにdp-sgdに勾配クリッピングを適用する。 さらに、パラメータ効率のよい転送学習戦略を導入し、大規模ビデオデータセットにモデルをスケーラブルにする。 UCF-101とHMDB-51データセットの広範な評価により,UDF-101のプライバシー予算であるエプシロン=5で81%の精度を実現し,DP-SGDの直接適用に比べて76%改善した。 さらに,我々は,CheXpert, ImageNet, CIFAR-10, CIFAR-100などのデータセットを対象とする,移動学習戦略の汎用性を実証した。

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