Ögonspårning hanteras som en av de viktigaste teknikerna för applikationer som bedömer och utvärderar människors uppmärksamhet, beteende och biometriska egenskaper, särskilt med hjälp av blick, pupill och blinkande beteenden. En av de största utmaningarna när det gäller den sociala acceptansen av eyetracking-teknik är dock att bevara känslig och personlig information. För att ta itu med denna utmaning använde vi ett ramverk för integritetsbevarande baserat på randomiserad kodning för att träna en Support Vector Regression modell på syntetiska ögonbilder privat för att uppskatta människans blick. Under beräkningen får ingen av parterna information om de uppgifter eller det resultat som någon annan part har. Dessutom kan den part som tränar modellen inte rekonstruera elev, blinkning eller visuell scanpat. De experimentella resultaten visade att vår integritetsbevarande ram också kan fungera i realtid, lika exakt som en icke-privat version av den och kan utvidgas till andra eyetracking relaterade problem.
Dessutom föreslås i REF en funktionsspecifik integritetsmodell för integritetsbevarande ögonuppskattning, som också skulle kunna utvidgas till andra ögonspårningsrelaterade problem.
Privacy Preserving Gaze Estimation using Synthetic Images via a Randomized Encoding Based Framework
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}