論文の概要: PrivateGaze: Preserving User Privacy in Black-box Mobile Gaze Tracking Services
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00950v1
- Date: Thu, 1 Aug 2024 23:11:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 14:46:34.118128
- Title: PrivateGaze: Preserving User Privacy in Black-box Mobile Gaze Tracking Services
- Title（参考訳）: PrivateGaze: Black-box Mobile Gaze Trackingサービスにおけるユーザプライバシ保護
- Authors: Lingyu Du, Jinyuan Jia, Xucong Zhang, Guohao Lan,
- Abstract要約: PrivateGazeは、ブラックボックスの視線追跡サービスにおいて、ユーザのプライバシを効果的に保護する最初のアプローチである。
本研究では,顔画像から難読化画像に変換するプライバシー保護者を訓練するための新しい枠組みを提案する。
難読化画像は、本人性や性別などの個人情報を、不正な分類から保護することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.15755914718391
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Eye gaze contains rich information about human attention and cognitive processes. This capability makes the underlying technology, known as gaze tracking, a critical enabler for many ubiquitous applications and has triggered the development of easy-to-use gaze estimation services. Indeed, by utilizing the ubiquitous cameras on tablets and smartphones, users can readily access many gaze estimation services. In using these services, users must provide their full-face images to the gaze estimator, which is often a black box. This poses significant privacy threats to the users, especially when a malicious service provider gathers a large collection of face images to classify sensitive user attributes. In this work, we present PrivateGaze, the first approach that can effectively preserve users' privacy in black-box gaze tracking services without compromising gaze estimation performance. Specifically, we proposed a novel framework to train a privacy preserver that converts full-face images into obfuscated counterparts, which are effective for gaze estimation while containing no privacy information. Evaluation on four datasets shows that the obfuscated image can protect users' private information, such as identity and gender, against unauthorized attribute classification. Meanwhile, when used directly by the black-box gaze estimator as inputs, the obfuscated images lead to comparable tracking performance to the conventional, unprotected full-face images.
- Abstract（参考訳）: 視線は人間の注意と認知過程に関する豊富な情報を含んでいる。
この能力は、多くのユビキタスアプリケーションにとって重要なイネーブラーである視線追跡(gage tracking)として知られる基礎技術を生み出し、使い易い視線推定サービスの開発を促している。
実際、タブレットやスマートフォン上のユビキタスカメラを利用することで、ユーザーは容易に多くの視線推定サービスにアクセスすることができる。
これらのサービスを利用するには、ユーザーは視線推定器にフルフェイス画像を提供しなければならない。
これは、特に悪意のあるサービスプロバイダが大量の顔画像を収集して機密性の高いユーザー属性を分類する場合、ユーザにとって重大なプライバシー上の脅威となる。
本研究では,ブラックボックスの視線追跡サービスにおいて,視線推定性能を損なうことなくユーザのプライバシを効果的に保護する手法であるPrivateGazeを提案する。
具体的には,プライバシ情報を含まないまま視線推定に有効である全顔画像を難読化したプライバシ保護者を訓練するための新しい枠組みを提案する。
4つのデータセットの評価により、難読化画像は、本人性や性別などのユーザの個人情報を、不正な属性分類から保護できることが示された。
一方、ブラックボックスの視線推定器を直接入力として使用すると、難読化画像は従来の非保護フルフェイス画像と同等のトラッキング性能が得られる。
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