Abstrakt. Det finns en ökande oro i datorseende enheter som invaderar användarnas integritet genom att spela in oönskade videor. Å ena sidan vill vi att kamerasystemen ska känna igen viktiga händelser och hjälpa människor i vardagen genom att förstå deras videor, men å andra sidan vill vi se till att de inte inkräktar på människors privatliv. I detta dokument föreslår vi en ny principiell strategi för att lära sig en video anymizer. Vi använder en kontradiktorisk träningsmiljö där två konkurrerande system slåss: (1) en videoanonymizer som ändrar den ursprungliga videon för att ta bort integritetskänslig information samtidigt försöker maximera rumsliga åtgärder detektion prestanda, och (2) en discriminator som försöker extrahera integritetskänslig information från anonymiserade videor. Slutresultatet är en videoanonymizer som utför pixel-nivå ändringar för att anonymisera varje persons ansikte, med minimal effekt på åtgärd detektion prestanda. Vi bekräftar experimentellt fördelarna med vårt tillvägagångssätt jämfört med konventionella handgjorda anonymiseringsmetoder inklusive maskering, suddighet och buller addition. Kod, demo och fler resultat finns på vår projektsida https://jason718.github. Io/projekt/privacy/main.html.
Senaste arbete REF föreslår att lära sig en videoanonymizer som utför pixel-nivå ändringar för att ta bort människors identitet samtidigt bevara rörelse- och objektinformation för aktivitetsdetektering.
Learning to Anonymize Faces for Privacy Preserving Action Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}