分辨率能有多低？使用全向相机进行隐私保护的人员检测
计算机视觉与模式识别
2020-07-10 v1
摘要
在本工作中，我们使用安装在天花板上的全向相机来检测房间内的人员。这可以用作传感器来测量会议室的占用情况，并计算可用的灵活办公桌工作空间数量。如果这些设备能够集成到嵌入式低功耗传感器中，将成为办公环境中自动会议室预订系统的理想扩展。我们在此针对的主要挑战是确保被拍摄人员的隐私。我们提出的方法是采用极低的图像分辨率，使得无法识别人物或读取潜在的机密文件。因此，我们使用自动生成的真值重新训练了一个单次低分辨率人员检测网络。在本文中，我们证明了该方法的功能性，并探索了分辨率可以低到什么程度，以确定识别精度与隐私保护之间的最佳权衡。由于分辨率低，其结果是一个轻量级网络，有望部署在嵌入式硬件上。这种嵌入式实现使得开发分散式智能相机成为可能，该相机仅输出所需的元数据（即会议室中的人数）。
引用
@article{arxiv.2007.04678,
title = {How low can you go? Privacy-preserving people detection with an omni-directional camera},
author = {Timothy Callemein and Kristof Van Beeck and Toon Goedemé},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.04678},
year = {2020}
}