論文の概要: GaitGuard: Towards Private Gait in Mixed Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04470v2
• Date: Fri, 8 Dec 2023 02:16:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 12:56:06.455154
• Title: GaitGuard: Towards Private Gait in Mixed Reality
• Title（参考訳）: GaitGuard: 混合現実におけるプライベート・ゲイトを目指して
• Authors: Diana Romero, Ruchi Jagdish Patel, Athina Markopoulou, Salma Elmalaki,
• Abstract要約: 本稿ではまず,人間の歩行情報を自動的に検出するフレームワークであるGaitExtractを紹介する。 本稿では,AR/MRデバイスのカメラビューに現れる人々の歩行情報を保護するシステムであるGaitGuardを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2392550445029396
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Augmented/Mixed Reality (AR/MR) devices are unique from other mobile systems because of their capability to offer an immersive multi-user collaborative experience. While previous studies have explored privacy and security aspects of multiple user interactions in AR/MR, a less-explored area is the vulnerability of gait privacy. Gait is considered a private state because it is a highly individualistic and a distinctive biometric trait. Thus, preserving gait privacy in emerging AR/MR systems is crucial to safeguard individuals from potential identity tracking and unauthorized profiling. This paper first introduces GaitExtract, a framework designed to automatically detect gait information in humans, shedding light on the nuances of gait privacy in AR/MR. In this paper, we designed GaitExtract, a framework that can automatically detect the outside gait information of a human and investigate the vulnerability of gait privacy in AR. In a user study with 20 participants, our findings reveal that participants were uniquely identifiable with an accuracy of up to 78% using GaitExtract. Consequently, we propose GaitGuard, a system that safeguards gait information of people appearing in the camera view of the AR/MR device. Furthermore, we tested GaitGuard in an MR collaborative application, achieving 22 fps while streaming mitigated frames to the collaborative server. Our user-study survey indicated that users are more comfortable with releasing videos of them walking when GaitGuard is applied to the frames. These results underscore the efficacy and practicality of GaitGuard in mitigating gait privacy concerns in MR contexts.
• Abstract（参考訳）: Augmented/Mixed Reality (AR/MR)デバイスは、没入型マルチユーザコラボレーションエクスペリエンスを提供する能力のため、他のモバイルシステムとは異なる。 これまでの研究では、AR/MRにおける複数のユーザインタラクションのプライバシとセキュリティの側面を調査してきたが、あまり調査されていない領域は、歩行プライバシーの脆弱性である。 ゲイトは、非常に個人主義的で独特な生体特性であるため、私的国家と考えられている。 したがって、新興AR/MRシステムにおける歩行プライバシの保護は、個人を潜在的なアイデンティティ追跡や不正なプロファイリングから保護するために不可欠である。 本稿ではまず,人間の歩行情報を自動的に検出するフレームワークであるGaitExtractを紹介し,AR/MRにおける歩行プライバシのニュアンスに光を当てる。 本稿では,人間の歩行情報を自動的に検出し,ARにおける歩行プライバシの脆弱性を調査するフレームワークであるGaitExtractを設計した。 被験者20名を対象に行った調査では,GaitExtractの精度は最大78%であった。 そこで我々は,AR/MRデバイスのカメラビューに現れる人々の歩行情報を保護するシステムであるGaitGuardを提案する。 さらに、MRコラボレーティブアプリケーションでGaitGuardをテストし、コラボレーティブサーバに緩和フレームをストリーミングしながら22fpsを実現した。 ユーザーの調査によると、GaitGuardがフレームに適用されたとき、ユーザーは歩行中のビデオのリリースに慣れている。 これらの結果は、MRコンテキストにおける歩行プライバシーの懸念を軽減するために、GaitGuardの有効性と実用性を強調している。

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