Abstrakt. Skydd av privatlivet mot video som tas av bärbara kameror är en viktig samhällsutmaning. Vi önskar oss ett wearable vision system som kan känna igen mänskliga aktiviteter, men som ändå inte avslöjar deltagarnas identitet. Videoanonymisering hanteras vanligtvis genom att decimera bilden till en mycket låg upplösning. Aktivitetsigenkänning kräver dock i allmänhet tillräckligt hög upplösning för att funktioner som ansikten ska kunna identifieras. I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för att ta itu med sådana motstridiga mål: erkännande av mänsklig aktivitet samtidigt som man endast använder extremt låga upplösningar (t.ex. 16x12) anonymiserade videor. Vi introducerar paradigmet för omvänd superupplösning (ISR), konceptet att lära sig den optimala uppsättningen av bildomvandlingar för att generera flera lågupplösta videor från en enda video. Vår ISR lär sig olika typer av sub-pixel transformationer optimerade för aktivitetsklassificeringen, vilket gör det möjligt för klassificeraren att bäst dra nytta av befintliga högupplösta videor (t.ex. YouTube-videor) genom att generera flera LR-träningsvideor skräddarsydda för problemet. Vi bekräftar experimentellt att paradigmet för omvänd superupplösning kan dra nytta av aktivitetsigenkänning från extrema lågupplösningsvideor (t.ex. 16x12 och 32x24), särskilt i förstapersonsscenarier.
Ryoo m.fl. REF arbetade med att lära sig om effektiva videofilmer med låg upplösning för att klassificera åtgärder från videofilmer med extremt låg upplösning.
Privacy-Preserving Egocentric Activity Recognition from Extreme Low Resolution
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}