論文の概要: Low-Latency Video Anonymization for Crowd Anomaly Detection: Privacy vs. Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18717v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 13:22:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:51:23.793432
• Title: Low-Latency Video Anonymization for Crowd Anomaly Detection: Privacy vs. Performance
• Title（参考訳）: 群衆異常検出のための低レイテンシビデオ匿名化:プライバシ対パフォーマンス
• Authors: Mulugeta Weldezgina Asres, Lei Jiao, Christian Walter Omlin,
• Abstract要約: 本研究では,プライバシ保護とリアルタイムビデオ異常検出アプリケーションのための従来の匿名化ソリューションを再検討する。 本稿では,プライバシー保護を強化するために動的調整を施したVAD(LA3D)の軽量適応匿名化を提案する。 実験により, LA3Dは, VADの有効性を著しく低下させることなく, プライバシー匿名化能力を大幅に向上させることができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.78828936452823
• License:
• Abstract: Recent advancements in artificial intelligence promise ample potential in monitoring applications with surveillance cameras. However, concerns about privacy and model bias have made it challenging to utilize them in public. Although de-identification approaches have been proposed in the literature, aiming to achieve a certain level of anonymization, most of them employ deep learning models that are computationally demanding for real-time edge deployment. In this study, we revisit conventional anonymization solutions for privacy protection and real-time video anomaly detection (VAD) applications. We propose a novel lightweight adaptive anonymization for VAD (LA3D) that employs dynamic adjustment to enhance privacy protection. We evaluated the approaches on publicly available privacy and VAD data sets to examine the strengths and weaknesses of the different anonymization techniques and highlight the promising efficacy of our approach. Our experiment demonstrates that LA3D enables substantial improvement in the privacy anonymization capability without majorly degrading VAD efficacy.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の最近の進歩は、監視カメラによるアプリケーションの監視において、大きな可能性を約束している。 しかし、プライバシーとモデルバイアスに関する懸念は、それらを公に利用することを困難にしている。 匿名化の一定のレベルを達成するために、文献では非識別アプローチが提案されているが、そのほとんどは、リアルタイムのエッジデプロイメントに計算的に要求されるディープラーニングモデルを採用している。 本研究では、プライバシ保護とリアルタイムビデオ異常検出(VAD)アプリケーションのための従来の匿名化ソリューションを再検討する。 本稿では,プライバシー保護を強化するために動的調整を施したVAD(LA3D)の軽量適応匿名化を提案する。 我々は、公開可能なプライバシーとVADデータセットに対するアプローチを評価し、異なる匿名化手法の長所と短所を調べ、我々のアプローチの有望な有効性を強調した。 実験により, LA3Dは, VADの有効性を著しく低下させることなく, プライバシー匿名化能力を大幅に向上させることができることを示した。

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