Bảo vệ quyền riêng tư trực quan trong video thu được từ camera RGB cho các ứng dụng sống tích cực và hỗ trợ

Pau Climent-Pérez1, Francisco Florez-Revuelta1
1Department of Computing Technology, University of Alicante, Alicante, Spain

Tóm tắt

Công nghệ sống tích cực và hỗ trợ đang rất cần thiết, nhưng một số khía cạnh của chúng gây ra sự từ chối từ người dùng do lo ngại về quyền riêng tư. Điều này càng trở nên đáng lo ngại hơn đối với người dùng khi thông tin hình ảnh được sử dụng, xử lý và truyền tải. Để đáp ứng những lo ngại này và tối đa hóa sự chấp nhận của người dùng, các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư hình ảnh phải được áp dụng. Trong quá khứ, việc phát hiện con người và phân đoạn đối tượng trong video bị hạn chế bởi những giới hạn công nghệ, và chỉ có thể hoạt động với phần cứng và cảm biến cụ thể. Bài báo này giới thiệu một đề xuất cho bộ lọc bảo tồn quyền riêng tư hình ảnh chỉ dựa trên RGB, tận dụng công nghệ phân đoạn và phát hiện hình dáng dựa trên 'học sâu'. Một sơ đồ cập nhật nền được trình bày, hạn chế rò rỉ thông tin nhạy cảm khi phát hiện thất bại. Việc giãn nở mặt nạ có thể ngăn chặn thêm rò rỉ thông tin, nhưng cần phải có sự cân nhắc để cập nhật thông tin nền một cách chính xác. Điều này được đạt được thông qua một nghiên cứu cụ thể cũng được trình bày. Một nghiên cứu so sánh được thực hiện để xác định cấu hình tốt nhất cho việc bảo vệ quyền riêng tư. Kết quả cho thấy rằng sự hợp nhất của các mặt nạ giãn nở từ các mạng sâu khác nhau đạt được kết quả tổng thể tốt nhất.

Từ khóa

#bảo vệ quyền riêng tư #công nghệ sống tích cực #học sâu #phân đoạn đối tượng #phát hiện hình dáng

Tài liệu tham khảo

Abdulla W (2017) Mask r-cnn for object detection and instance segmentation on keras and tensorflow. https://github.com/matterport/Mask_RCNN Arning K, Ziefle M (2015) “get that camera out of my house!” conjoint measurement of preferences for video-based healthcare monitoring systems in private and public places. In: Geissbühler A, Demongeot J, Mokhtari M, Abdulrazak B, Aloulou H (eds) Inclusive smart cities and e-health, pp 152–164. Springer International Publishing, Cham Babiceanu RF, Bojda P, Seker R, Alghumgham MA (2015) An onboard uas visual privacy guard system. In: 2015 Integrated communication, navigation and surveillance conference (ICNS), pp J1–1–J1–8 Bouwmans T (2014) Traditional and recent approaches in background modeling for foreground detection: An overview. Comp Sci Rev 11-12:31–66. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2014.04.001 Bouwmans T, Javed S, Sultana M, Jung SK (2019) Deep neural network concepts for background subtraction:a systematic review and comparative evaluation. Neural Netw 117:8–66. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2019.04.024 Calvaresi D, Cesarini D, Sernani P, Marinoni M, Dragoni AF, Sturm A (2017) Exploring the ambient assisted living domain: a systematic review. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 8(2):239–257 Chaaraoui AA, Padilla-López JR, Ferrández-Pastor FJ, Nieto-Hidalgo M, Flórez-Revuelta F (2014) A vision-based system for intelligent monitoring: Human behaviour analysis and privacy by context. Sensors 14(5):8895–8925. https://doi.org/10.3390/s140508895 Chen J, Konrad J, Ishwar P (2018) Vgan-based image representation learning for privacy-preserving facial expression recognition. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops, pp 1570–1579 Çiftçi S, Akyüz AO, Ebrahimi T (2017) A reliable and reversible image privacy protection based on false colors. IEEE transactions on Multimedia 20(1):68–81 Climent-Pérez P, Spinsante S, Mihailidis A, Florez-Revuelta F (2020) A review on video-based active and assisted living technologies for automated lifelogging. Expert Syst Appl 139:112847. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112847 Dabrowski A, Krombholz K, Weippl ER, Echizen I (2015) Smart privacy visor: Bridging the privacy gap. In: Abramowicz W (ed) Business information systems workshops, pp 235–247. Springer International Publishing, Cham Das S, Dai R, Koperski M, Minciullo L, Garattoni L, Bremond F, Francesca G (2019) Toyota smarthome: Real-world activities of daily living. In: The IEEE international conference on computer vision (ICCV) Güler RA, Neverova N, Kokkinos I (2018) Densepose: Dense human pose estimation in the wild. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pp 7297–7306 Hasan R, Shaffer P, Crandall D, Apu Kapadia ET, et al. (2017) Cartooning for enhanced privacy in lifelogging and streaming videos. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops, pp 29–38 He K, Gkioxari G, Dollar P, Girshick R (2017) Mask r-cnn. In: The IEEE international conference on computer vision (ICCV) Krombholz K, Dabrowski A, Smith M, Weippl E (2017) Exploring design directions for wearable privacy. In: USEC’17 Nguyen T-H-C, Nebel J-C, Florez-Revuelta F (2016) Recognition of activities of daily living with egocentric vision: A review. Sensors 16(1):72. https://doi.org/10.3390/s16010072 Offermann-van Heek J, Arning K, Ziefle M (2019) All eyes on you! impact of location, camera type, and privacy-security-trade-off on the acceptance of surveillance technologies. In: Donnellan B, Klein C, Helfert M, Gusikhin O, Pascoal A (eds) Smart cities, green technologies, and intelligent transport systems, pp 131–149. Springer International Publishing, Cham Offermann-van Heek J, Ziefle M (2018) They don’t care about us! care personnel’s perspectives on ambient assisted living technology usage: Scenario-based survey study. JMIR Rehabil Assist Technol 5(2):e10424. https://doi.org/10.2196/10424 Orekondy T, Schiele B, Fritz M (2017) Towards a visual privacy advisor: Understanding and predicting privacy risks in images. In: Proceedings of the IEEE international conference on computer vision, pp 3686–3695 Padilla-López J, Chaaraoui A, Gu F, Flórez-Revuelta F (2015) Visual privacy by context: proposal and evaluation of a level-based visualisation scheme. Sensors 15(6):12959–12982 Planinc R, Chaaraoui AA, Kampel M, Florez-Revuelta F (2016) Computer vision for active and assisted living. In: Active and assisted living: technologies and applications, healthcare technologies, pp 57–79. Institution of Engineering and Technology Ren S, He K, Girshick R, Sun J (2015) Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks. In: Cortes C, Lawrence ND, Lee DD, Sugiyama M, Garnett R (eds) Advances in neural information processing systems 28, pp 91–99. Curran Associates, Inc. Ribaric S, Ariyaeeinia A, Pavesic N (2016) De-identification for privacy protection in multimedia content: A survey. Signal Process Image Commun 47:131–151 Sathyanarayana S, Satzoda RK, Sathyanarayana S, Thambipillai S (2018) Vision-based patient monitoring: a comprehensive review of algorithms and technologies. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing 9(2):225–251. https://doi.org/10.1007/s12652-015-0328-1 Schiff J, Meingast M, Mulligan DK, Sastry S, Goldberg K (2009) Respectful cameras: Detecting visual markers in real-time to address privacy concerns. In: Senior A (ed) Protecting privacy in video surveillance, pp 65–89. Springer London, London Shu J, Zheng R, Hui P (2018) Cardea: Context-aware visual privacy protection for photo taking and sharing. In: Proceedings of the 9th ACM multimedia systems conference, MMSys ’18, pp 304–315. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA Singh S, Velastin SA, Ragheb H (2010) Muhavi: A multicamera human action video dataset for the evaluation of action recognition methods. In: Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS), 2010 Seventh IEEE International Conference on, pp 48–55. IEEE Sobral A (2013) BGSLibrary: An opencv c++ background subtraction library. In: IX Workshop de Visão Computacional (WVC’2013). Rio de Janeiro, Brazil. https://github.com/andrewssobral/bgslibrary Steil J, Koelle M, Heuten W, Boll S, Bulling A (2019) Privaceye: Privacy-preserving head-mounted eye tracking using egocentric scene image and eye movement features. In: Proceedings of the 11th ACM Symposium on Eye Tracking Research & Applications, ETRA ’19. Association for Computing Machinery, New York, NY, USA Varol G, Romero J, Martin X, Mahmood N, Black MJ, Laptev I, Schmid C (2017) Learning from synthetic humans. In: Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR) Wang S, Cheung S-CS, Sajid H (2017) Visual bubble: Protecting privacy in wearable cameras. IEEE Consumer Electronics Magazine 7(1):95–105 Wu Y, Kirillov A, Massa F, Lo W-Y, Girshick R (2019) Detectron2. https://github.com/facebookresearch/detectron2https://github.com/facebookresearch/detectron2 Wu Z, Wang Z, Wang Z, Jin H (2018) Towards privacy-preserving visual recognition via adversarial training: A pilot study. In: Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV), pp 606–624