Abstract-För att uppnå automatisk rekommendation om integritetsinställningar för bilddelning, är ett nytt verktyg som kallas iPrivacy (image privacy) utvecklat för att frigöra bördan från användare när de fastställer integritetsinställningar när de delar sina bilder för speciella ögonblick. Specifikt består detta dokument av följande bidrag: 1) massiva sociala bilder och deras sekretessinställningar utnyttjas för att lära sig objekt-privacy relateradhet effektivt och identifiera en uppsättning sekretesskänsliga objekt klasser automatiskt; 2) en djup multi-task lärande algoritm utvecklas för att gemensamt lära sig mer representativa djupa konvolutionella neurala nätverk och mer diskriminerande träd klassificerare, så att vi kan uppnå snabb och korrekt upptäckt av ett stort antal sekretesskänsliga objekt klasser; 3) automatisk rekommendation av integritetsinställningar för bilddelning kan uppnås genom att upptäcka de underliggande integritetskänsliga objekt från de bilder som delas, känna igen sina klasser, och identifiera deras integritetsinställningar enligt objekt-privacy relaterade; och 4) en enkel lösning för skydd av bilder integritet tillhandahålls genom att sudda ut integritetskänsliga objekt automatiskt. Vi har genomfört omfattande experimentella studier om verkliga bilder och resultaten har visat både effektiviteten och effektiviteten i vårt föreslagna tillvägagångssätt. Index Terms-Image delning, integritet inställning rekommendation, objekt-privacy anpassning, skydd av bilder integritet, sekretesskänsliga objekt klasser, djup multi-task lärande, träd klassificerare för hierarkisk objektdetektering.
REF antog CNN för att uppnå semantisk bildsegmentering och även inlärd objekt-privacy relateradhet för att identifiera integritetskänsliga objekt.
iPrivacy: Image Privacy Protection by Identifying Sensitive Objects via Deep Multi-Task Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}