面向特征保留的工业图像和视频数据基于 AI 的匿名化探索
计算机视觉与模式识别
2024-06-12 v1
摘要
随着技术的不断发展，保护包含隐私信息的数据变得越来越重要。在工业和生产设施中，图像或视频记录对于文档记录、追踪生产错误或协调工作流程都有益处。然而，图像或视频中的个人需要被匿名化处理。但经匿名化后的数据应可继续用于其他应用。本文应用基于深度学习的全身匿名化框架 DeepPrivacy2 生成人工身份，用于工业图像和视频数据。我们将其性能与传统匿名化技术进行比较。因此，我们考虑身份生成质量、时间一致性以及姿态估计和动作识别的适用性。
引用
@article{arxiv.2405.19173,
title = {Exploring AI-based Anonymization of Industrial Image and Video Data in the Context of Feature Preservation},
author = {Sabrina Cynthia Triess and Timo Leitritz and Christian Jauch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.19173},
year = {2024}
}
备注
Accepted at 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2024)