論文の概要: RID-TWIN: An end-to-end pipeline for automatic face de-identification in videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10058v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 06:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 18:19:27.882772
• Title: RID-TWIN: An end-to-end pipeline for automatic face de-identification in videos
• Title（参考訳）: RID-TWIN:ビデオにおける顔の自動識別のためのエンドツーエンドパイプライン
• Authors: Anirban Mukherjee, Monjoy Narayan Choudhury, Dinesh Babu Jayagopi,
• Abstract要約: RID-Twinは、モーションからアイデンティティを分離して、ビデオの顔の自動識別を実行するパイプラインである。 本稿では,広く利用されているVoxCeleb2データセット上での方法論の性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7569134765233536
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Face de-identification in videos is a challenging task in the domain of computer vision, primarily used in privacy-preserving applications. Despite the considerable progress achieved through generative vision models, there remain multiple challenges in the latest approaches. They lack a comprehensive discussion and evaluation of aspects such as realism, temporal coherence, and preservation of non-identifiable features. In our work, we propose RID-Twin: a novel pipeline that leverages the state-of-the-art generative models, and decouples identity from motion to perform automatic face de-identification in videos. We investigate the task from a holistic point of view and discuss how our approach addresses the pertinent existing challenges in this domain. We evaluate the performance of our methodology on the widely employed VoxCeleb2 dataset, and also a custom dataset designed to accommodate the limitations of certain behavioral variations absent in the VoxCeleb2 dataset. We discuss the implications and advantages of our work and suggest directions for future research.
• Abstract（参考訳）: ビデオにおける顔の特定は、主にプライバシー保護アプリケーションで使用されるコンピュータビジョンの領域において難しい課題である。 生成的視覚モデルによって達成されたかなりの進歩にもかかわらず、最新のアプローチにはいくつかの課題がある。 現実主義、時間的コヒーレンス、識別できない特徴の保存といった側面の包括的な議論と評価は欠如している。 本研究では,現在最先端の生成モデルを活用する新しいパイプラインであるRID-Twinを提案する。 この課題を総合的な視点から検討し、この領域における既存の課題に対して我々のアプローチがどのように対処するかを議論する。 我々は,VoxCeleb2データセットで広く使用されているVoxCeleb2データセットと,VoxCeleb2データセットに存在しない特定の行動変動の制限に対応するために設計されたカスタムデータセットの性能を評価する。 本研究の意義とメリットを論じ,今後の研究の方向性を提案する。

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