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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04470v6
• Date: Fri, 03 Oct 2025 22:15:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 14:28:08.775839
• 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: GaitGuardは、ビデオベースの歩行プロファイリングの脅威に対して、歩行プライバシーを保護するために設計された、新しいリアルタイムシステムである。 GitGuardはマルチスレッドフレームワークで動作し、効率的なストリームキャプチャ、ボディ検出、トラッキングのための専用のモジュールを組み込んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7277693508964933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Augmented and Mixed Reality (AR/MR) systems offer uniquely immersive and collaborative experiences, fundamentally diverging from traditional mobile interactions. As these technologies become more pervasive, ensuring user privacy is paramount. This paper addresses gait privacy, a critical concern where an individual's walking pattern can inadvertently reveal sensitive personal information like age, ethnicity, or health conditions. We introduce GaitGuard, a novel, real-time system designed to safeguard gait privacy against video-based gait profiling threats within MR environments. GaitGuard operates on a multi-threaded framework, incorporating dedicated modules for efficient stream capture, body detection and tracking, and effective privacy protection. Our rigorous evaluation involved testing 248 distinct configurations, systematically varying regions of interest, privacy techniques, and operational parameters. This comprehensive analysis allowed us to thoroughly assess the trade-offs between privacy protection, video quality, and system performance. Furthermore, we propose an innovative adaptive method that intelligently processes only gait-critical frames, significantly enhancing visual quality without compromising privacy for real-time deployment. GaitGuard demonstrates substantial privacy protection, achieving up to a 68\% reduction in gait profiling accuracy and inducing a significant feature distribution shift (Jensen-Shannon Divergence of 0.63). Crucially, the system maintains a high performance of 29 frames per second (FPS), ensuring an acceptable user experience. User studies with 20 participants further validate our approach, indicating greater user comfort and acceptance of the privacy-preserving transformations. GaitGuard offers a practical and immediately deployable solution for robust gait privacy in MR, without sacrificing the immersive user experience.
• Abstract（参考訳）: Augmented and Mixed Reality (AR/MR)システムは、従来型のモバイルインタラクションから根本的に切り離された、独自の没入的かつ協調的なエクスペリエンスを提供する。 これらの技術が普及するにつれて、ユーザのプライバシの確保が最優先される。 この論文は歩行プライバシーに対処するものであり、個人の歩行パターンが、年齢、民族、健康状態などの繊細な個人情報を不注意に明らかにする、重要な懸念事項である。 MR環境内の映像ベースの歩行プロファイリング脅威に対して、歩行プライバシを保護するために設計された、新しいリアルタイムシステムであるGaitGuardを紹介する。 GaitGuardはマルチスレッドフレームワークで動作し、効率的なストリームキャプチャ、ボディ検出とトラッキング、効果的なプライバシ保護のための専用のモジュールを組み込んでいる。 厳格な評価には、248の異なる設定、体系的に異なる関心領域、プライバシー技術、運用パラメータのテストが含まれました。 この包括的な分析により、プライバシ保護、ビデオ品質、システムパフォーマンスのトレードオフを徹底的に評価することができます。 さらに,歩行クリティカルフレームのみをインテリジェントに処理し,リアルタイムデプロイメントのプライバシを損なうことなく視覚的品質を大幅に向上する,革新的な適応手法を提案する。 GaitGuardは実質的なプライバシー保護を示し、歩行プロファイリングの精度を最大68%削減し、重要な特徴分散シフトを引き起こす(Jensen-Shannon Divergence of 0.63)。 重要な点として、システムは毎秒29フレーム(FPS)のハイパフォーマンスを維持しており、許容可能なユーザエクスペリエンスを確保している。 20人の参加者によるユーザスタディは、私たちのアプローチをさらに検証し、ユーザの快適さとプライバシ保護の転換を受け入れることを示唆している。 GaitGuardは、没入感のあるユーザエクスペリエンスを犠牲にすることなく、MRの堅牢な歩行プライバシーのための実用的で即時デプロイ可能なソリューションを提供する。

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