論文の概要: Activity Recognition on Avatar-Anonymized Datasets with Masked Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17098v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 10:03:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:23.567341
• Title: Activity Recognition on Avatar-Anonymized Datasets with Masked Differential Privacy
• Title（参考訳）: マスク付き微分プライバシーを用いたアバター匿名データセットのアクティビティ認識
• Authors: David Schneider, Sina Sajadmanesh, Vikash Sehwag, Saquib Sarfraz, Rainer Stiefelhagen, Lingjuan Lyu, Vivek Sharma,
• Abstract要約: プライバシを保存するコンピュータビジョンは、機械学習と人工知能において重要な問題である。 本稿では,ビデオデータセット中の感性のある被験者を文脈内の合成アバターに置き換える匿名化パイプラインを提案する。 また、匿名化されていないがプライバシーに敏感な背景情報を保護するため、MaskDPを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.32494202656801
• License:
• Abstract: Privacy-preserving computer vision is an important emerging problem in machine learning and artificial intelligence. Prevalent methods tackling this problem use differential privacy (DP) or obfuscation techniques to protect the privacy of individuals. In both cases, the utility of the trained model is sacrificed heavily in this process. In this work, we present an anonymization pipeline that replaces sensitive human subjects in video datasets with synthetic avatars within context, employing a combined rendering and stable diffusion-based strategy. Additionally we propose masked differential privacy ({MaskDP}) to protect non-anonymized but privacy sensitive background information. MaskDP allows for controlling sensitive regions where differential privacy is applied, in contrast to applying DP on the entire input. This combined methodology provides strong privacy protection while minimizing the usual performance penalty of privacy preserving methods. Experiments on multiple challenging action recognition datasets demonstrate that our proposed techniques result in better utility-privacy trade-offs compared to standard differentially private training in the especially demanding $\epsilon<1$ regime.
• Abstract（参考訳）: プライバシを保存するコンピュータビジョンは、機械学習と人工知能において重要な問題である。 この問題に対処する一般的な方法は、個人のプライバシーを保護するために差分プライバシー(DP)または難読化技術を使用する。 どちらの場合も、トレーニングされたモデルの実用性は、このプロセスで大いに犠牲にされます。 本研究では,映像データセット中の感性人体を文脈内の合成アバターに置き換える匿名化パイプラインを提案する。 また、匿名化されていないがプライバシーに敏感な背景情報を保護するために、マスク付き差分プライバシー({MaskDP})を提案する。 MaskDPは、入力全体にDPを適用するのとは対照的に、差分プライバシーが適用されるセンシティブな領域を制御することができる。 この組み合わせ手法は、プライバシー保護方法の通常のパフォーマンスペナルティを最小限にしつつ、強力なプライバシ保護を提供する。 複数の挑戦的行動認識データセットの実験により、提案手法は、特に要求されている$\epsilon<1$ regimeにおいて、標準偏差プライベートトレーニングと比較して、実用上、プライバシなトレードオフをもたらすことが示された。

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