Cardea：针对泛在摄像头的上下文感知视觉隐私保护
密码学与安全
2016-10-05 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
内置摄像头的移动和可穿戴设备的日益普及，增强现实和生活记录系统等摄像头相关应用的广阔前景，拍照和分享照片的便捷性提升，以及计算机视觉技术的进步，在许多方面极大地方便了人们的生活，但同时也不可避免地引发了人们对视觉隐私的担忧。受近期表明人们隐私担忧依赖于上下文的用户研究启发，本文提出了 Cardea，一个上下文感知的交互式视觉隐私保护框架，根据人们的隐私偏好实施隐私保护。该框架利用以下方式为人们提供细粒度的视觉隐私保护：i) 个人隐私配置，人们可以借此定义其依赖于上下文的隐私偏好；ii) 视觉指示符：面部特征，供设备自动定位请求隐私保护的个人；iii) 手势，供人们灵活地与摄像头交互以临时更改其隐私偏好。我们设计并实现了该框架，包含 Android 设备上的客户端应用和云服务器。我们的评估结果证实该框架具有实用性和有效性，总体准确率为 86%，展示了针对泛在摄像头的上下文感知视觉隐私保护的良好前景。
引用
@article{arxiv.1610.00889,
title = {Cardea: Context-Aware Visual Privacy Protection from Pervasive Cameras},
author = {Jiayu Shu and Rui Zheng and Pan Hui},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.00889},
year = {2016}
}
备注
10 pages