論文の概要: Dorsal Hand Images for Immersive (XR) and Privacy-preserving Age Assurance and Child Safety
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.21009v1
- Date: Fri, 21 Aug 2026 11:54:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.51924
- Title: Dorsal Hand Images for Immersive (XR) and Privacy-preserving Age Assurance and Child Safety
- Title（参考訳）: 没入型(XR)とプライバシー保護型年齢保証と子どもの安全のための背側手画像
- Abstract要約: 現在の年齢保証は登録時にのみ動作し、セッション中にアクティブユーザーの年齢を確認することはできない。
ソーシャルメディアやアダルトプラットフォームにおいて支配的なソリューションである顔ベースのアプローチは、XRでは現実的ではない。
本稿では,手背部を顔の代替として,XRヘッドセットが自然に使用する自我中心型カメラを用いてジェスチャーインタラクションを捉えることを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0486921990935787
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Ensuring that Extended Reality (XR) environments are age-appropriate is an important regulatory and safety challenge. However, current age assurance operates only at registration and cannot verify the age of the active user during a session. Face-based approaches, the dominant solution in social media and adult platforms, are impractical in XR, because they require removing the headset and taking a self-captured image, often on a mobile app. This both breaks immersion and introduces the privacy risk of sharing face pictures with third parties, which leaves XR platforms without a viable path to continuous, in-session and privacy-preserving age assurance. We propose the dorsal part of the hand as an alternative to the face, by exploiting the egocentric cameras that XR headsets inherently and naturally use to capture gesture interactions. To evaluate this, we collect an age- and sex-stratified, ethnodiverse dataset of 436 participants spanning the minor--adult boundary, captured under unconstrained lighting and orientation conditions. To characterise what is achievable with off-the-shelf methods at the minor--adult boundary, we evaluate standard neural network architectures for age assurance at the legally critical 18-year threshold. Analysis confirms performance is robust to skin-tone variation. On this dataset, the challenge-31 operating point achieves zero minor admission, making the system a viable first-stage filter for age assurance. These findings position dorsal hand morphometrics as an effective and more privacy-preserving biometric modality for in-session age assurance in XR.
- Abstract（参考訳）: 拡張現実性(XR)環境が年齢的に適切であることを保証することは、重要な規制と安全性の課題である。
しかし、現在の年齢保証は登録時にのみ動作し、セッション中にアクティブユーザーの年齢を確認することはできない。
ソーシャルメディアやアダルトプラットフォームにおける主要なソリューションである顔ベースのアプローチは、XRでは実用的ではない。
これはどちらも没入感を損なうものであり、サードパーティと顔写真を共有するというプライバシーリスクが伴う。
本稿では,手背部を顔の代替として,XRヘッドセットが自然に使用する自我中心型カメラを用いてジェスチャーインタラクションを捉えることを提案する。
これを評価するため,未拘束の照明と配向条件下で捕獲された未成年者境界にまたがる436人の年齢層と性別層からなるエスノディバースデータセットを収集した。
未成年者境界におけるオフ・ザ・シェルフ法で達成可能なものを特徴付けるため,法的に重要な18年間の閾値で年齢保証のための標準ニューラルネットワークアーキテクチャを評価する。
分析により、性能は肌色の変化に対して堅牢であることが確認される。
このデータセットでは、チャレンジ-31操作ポイントがゼロのマイナーインセプションを実現し、年齢保証のための第1ステージフィルタとなる。
以上の結果より, 背側手形態計測は, XR の退院年齢保証に有効で, よりプライバシーに配慮したバイオメトリック・モダリティとして位置づけられた。
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