論文の概要: Evaluation of Human Visual Privacy Protection: A Three-Dimensional Framework and Benchmark Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.13981v1
• Date: Fri, 18 Jul 2025 14:43:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-21 20:43:26.325286
• Title: Evaluation of Human Visual Privacy Protection: A Three-Dimensional Framework and Benchmark Dataset
• Title（参考訳）: 人間の視覚的プライバシー保護の評価:3次元フレームワークとベンチマークデータセット
• Authors: Sara Abdulaziz, Giacomo D'Amicantonio, Egor Bondarev,
• Abstract要約: 本稿では,3次元の視覚的プライバシ保護手法(プライバシ,ユーティリティ,実用性)を評価するための枠組みを提案する。 HR-VISPRは、バイオメトリック、ソフトバイオメトリック、非バイオメトリックラベルを備えた、公開可能な人間中心のデータセットで、解釈可能なプライバシメトリックをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.184775414778289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in AI-powered surveillance have intensified concerns over the collection and processing of sensitive personal data. In response, research has increasingly focused on privacy-by-design solutions, raising the need for objective techniques to evaluate privacy protection. This paper presents a comprehensive framework for evaluating visual privacy-protection methods across three dimensions: privacy, utility, and practicality. In addition, it introduces HR-VISPR, a publicly available human-centric dataset with biometric, soft-biometric, and non-biometric labels to train an interpretable privacy metric. We evaluate 11 privacy protection methods, ranging from conventional techniques to advanced deep-learning methods, through the proposed framework. The framework differentiates privacy levels in alignment with human visual perception, while highlighting trade-offs between privacy, utility, and practicality. This study, along with the HR-VISPR dataset, serves as an insightful tool and offers a structured evaluation framework applicable across diverse contexts.
• Abstract（参考訳）: AIによる監視の最近の進歩は、機密性の高い個人情報の収集と処理に対する懸念を強めている。 これに対し、研究はプライバシ・バイ・デザインのソリューションに重点を置いており、プライバシ保護を評価する客観的技術の必要性が高まっている。 本稿では,3次元の視覚的プライバシ保護手法(プライバシ,ユーティリティ,実用性)を評価するための包括的枠組みを提案する。 さらにHR-VISPRは、バイオメトリック、ソフトバイオメトリック、非バイオメトリックラベルを備えた、公開可能な人間中心のデータセットで、解釈可能なプライバシメトリックをトレーニングする。 提案手法を用いて,従来の手法から高度なディープラーニング手法まで,11のプライバシ保護手法を評価する。 このフレームワークは、人間の視覚的知覚に合わせてプライバシーレベルを区別し、プライバシ、ユーティリティ、実用性の間のトレードオフを強調している。 本研究はHR-VISPRデータセットとともに、洞察に富んだツールとして機能し、さまざまなコンテキストに適用可能な構造化評価フレームワークを提供する。

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