論文の概要: Selective, Interpretable, and Motion Consistent Privacy Attribute Obfuscation for Action Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12710v1
• Date: Tue, 19 Mar 2024 13:17:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 14:13:49.806810
• Title: Selective, Interpretable, and Motion Consistent Privacy Attribute Obfuscation for Action Recognition
• Title（参考訳）: 行動認識のための選択的・解釈的・運動的整合性プライバシ属性の難読化
• Authors: Filip Ilic, He Zhao, Thomas Pock, Richard P. Wildes,
• Abstract要約: 既存のアプローチは、難読化(obfuscation)によって引き起こされる問題や、解釈可能性の欠如に悩まされることが多い。 人間の選択したプライバシーテンプレートは,属性を選択的に隠蔽し,時間的一貫性を誘導する難読化方式である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.93148005536135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concerns for the privacy of individuals captured in public imagery have led to privacy-preserving action recognition. Existing approaches often suffer from issues arising through obfuscation being applied globally and a lack of interpretability. Global obfuscation hides privacy sensitive regions, but also contextual regions important for action recognition. Lack of interpretability erodes trust in these new technologies. We highlight the limitations of current paradigms and propose a solution: Human selected privacy templates that yield interpretability by design, an obfuscation scheme that selectively hides attributes and also induces temporal consistency, which is important in action recognition. Our approach is architecture agnostic and directly modifies input imagery, while existing approaches generally require architecture training. Our approach offers more flexibility, as no retraining is required, and outperforms alternatives on three widely used datasets.
• Abstract（参考訳）: 公開画像で捉えた個人のプライバシーに関する懸念は、プライバシ保護行動認識に繋がった。 既存のアプローチは、難読化(obfuscation)によって引き起こされる問題や、解釈可能性の欠如に悩まされることが多い。 グローバルな難読化は、プライバシに敏感な領域を隠蔽するだけでなく、アクション認識にとって重要なコンテキスト領域も隠蔽する。 解釈可能性の欠如は、これらの新技術に対する信頼を損なう。 我々は、現在のパラダイムの限界を強調し、解決策を提案する: 設計による解釈可能性をもたらす人間の選択されたプライバシテンプレート、属性を選択的に隠蔽し、時間的一貫性を誘導する難読化スキーム。 我々のアプローチはアーキテクチャ非依存であり、入力画像を直接修正するものであるが、既存のアプローチでは一般的にアーキテクチャトレーニングが必要である。 当社のアプローチでは、再トレーニングが不要なため、柔軟性が向上し、3つの広く使用されているデータセットで代替手段を上回るパフォーマンスを実現しています。

関連論文リスト

• AdaFedFR: Federated Face Recognition with Adaptive Inter-Class Representation Learning [14.139432393751298]
  本稿では,AdaFedFRというシンプルなフェデレーション顔認識フレームワークを提案する。 本研究では,公共アイデンティティの特徴表現を学習可能な負の知識として微妙に活用し,局所的な目的を最適化する。 実験により,本手法は,3ラウンド未満の通信ラウンドにおいて,複数の顔認識ベンチマークにおいて,従来の手法よりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T09:19:25Z)
• Progressive Feature Self-reinforcement for Weakly Supervised Semantic Segmentation [55.69128107473125]
  Weakly Supervised Semantic (WSSS) のイメージレベルラベルを用いたシングルステージアプローチを提案する。 我々は、画像内容が決定論的領域(例えば、自信ある前景と背景)と不確実領域(例えば、オブジェクト境界と誤分類されたカテゴリ)に適応的に分割して、別々の処理を行う。 そこで我々は,これらの自信のある領域と同一のクラスラベルを持つ拡張画像とのセマンティック一貫性を制約する補完的な自己強調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T13:21:52Z)
• Counterfactual Explanations via Locally-guided Sequential Algorithmic Recourse [13.95253855760017]
  提案するLocalFACEは,現実的かつ実用的な対実的説明を構成するモデルに依存しない手法である。 提案手法は, ユーザのプライバシーを, 行動可能なアルゴリズムによる会話の構築に必要なデータのみを活用することで保護する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-08T08:47:23Z)
• OPOM: Customized Invisible Cloak towards Face Privacy Protection [58.07786010689529]
  我々は、新しいタイプのカスタマイズクロークに基づく技術の観点から、顔のプライバシ保護について検討する。 本研究では,個人固有の(クラスワイドな)ユニバーサルマスクを生成するために,1人1マスク(OPOM)という新しい手法を提案する。 提案手法の有効性を,共通データセットと有名データセットの両方で評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T11:29:37Z)
• SPAct: Self-supervised Privacy Preservation for Action Recognition [73.79886509500409]
  アクション認識におけるプライバシー漏洩を緩和するための既存のアプローチは、ビデオデータセットのアクションラベルとともに、プライバシラベルを必要とする。 自己教師付き学習(SSL)の最近の進歩は、未ラベルデータの未発見の可能性を解き放ちつつある。 本稿では、プライバシーラベルを必要とせず、自己管理的な方法で、入力ビデオからプライバシー情報を除去する新しいトレーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T02:56:40Z)
• Semantics-Preserved Distortion for Personal Privacy Protection in Information Management [65.08939490413037]
  本稿では,意味的整合性を維持しつつテキストを歪ませる言語学的アプローチを提案する。 本稿では, 意味保存歪みの枠組みとして, 生成的アプローチと置換的アプローチの2つを提示する。 また、特定の医療情報管理シナリオにおけるプライバシ保護についても検討し、機密データの記憶を効果的に制限していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-04T04:01:05Z)
• Privacy-Preserving Image Features via Adversarial Affine Subspace Embeddings [72.68801373979943]
  多くのコンピュータビジョンシステムでは、ユーザーは画像処理とストレージのためにイメージ機能をクラウドにアップロードする必要がある。 本稿では,新しいプライバシー保護機能表現を提案する。 従来の特徴と比較すると,敵が個人情報を回収するのは極めて困難である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:29:48Z)
• InfoScrub: Towards Attribute Privacy by Targeted Obfuscation [77.49428268918703]
  視覚データに流出した個人情報を個人が制限できる技術について検討する。 我々はこの問題を新しい画像難読化フレームワークで解決する。 提案手法では,元の入力画像に忠実な難読化画像を生成するとともに,非難読化画像に対して6.2$times$(または0.85bits)の不確実性を増大させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T19:48:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。