Första person point-of-view (FPPOV) bilder tagna av bärbara kameror kan användas för att bättre förstå människors matvanor. Human beräkning är ett sätt att ge effektiv analys av FPPOV-bilder i fall där algoritmiska metoder för närvarande misslyckas. Privatlivet är emellertid ett allvarligt problem. Vi tillhandahåller ett ramverk, integritetsskyddsmatrisen, för att förstå balansen mellan ätinformationen i en bild och dess potentiella integritetsproblem. Med hjälp av data som samlats in av 5 deltagare med en lanyardmonterad smartphone, visar vi hur ramverket kan användas för att kvantitativt bedöma effektiviteten av fyra automatiserade tekniker (ansiktsdetektering, bildbeskärning, platsfiltrering och rörelsefiltrering) för att minska integritetsintrång innehåll bilder samtidigt som fortfarande upprätthålla bevis på äta beteenden under hela dagen.
Thomaz m.fl. REF studerar balansen mellan att äta beteende och sekretessinformation i första person bilder.
Technological approaches for addressing privacy concerns when recognizing eating behaviors with wearable cameras
{'venue': "UbiComp '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}