Skydd av privatlivet mot smygande videoinspelningar är en viktig samhällsutmaning. Vi vill ha ett datorsynsystem (t.ex. en robot) som kan känna igen mänskliga aktiviteter och hjälpa vårt dagliga liv, men ändå se till att det inte är inspelning video som kan invadera vår integritet. I detta dokument presenteras en grundläggande strategi för att ta itu med sådana motstridiga mål: erkännande av mänsklig aktivitet samtidigt som man endast använder extremt lågupplösta (t.ex. 16x12) anonymiserade videor. Vi introducerar paradigmet för omvänd superupplösning (ISR), konceptet att lära sig den optimala uppsättningen bildomvandlingar för att generera flera lågupplösta (LR) träningsvideor 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 skapa flera LR-träningsvideor skräddarsydda för problemet. Vi bekräftar experimentellt att paradigmet för omvänd superupplösning kan dra nytta av aktivitetsigenkänning från extrema lågupplösningsvideor.
REF fokuserade på att sönderdela en HR-utbildningsvideo till flera LR-träningsvideor genom att "learning" en uppsättning olika LR transformerar optimerade för igenkänningen.
Privacy-Preserving Human Activity Recognition from Extreme Low Resolution
{'venue': 'AAAI 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}