用于图像隐私分类的可人工解释特征与深度特征
计算机视觉与模式识别
2023-11-01 v2
摘要
隐私是一个复杂、主观且依赖上下文的概念，难以定义。因此，用于训练隐私分类器的图像标注是一项具有挑战性的任务。本文中，我们分析了隐私分类数据集以及被不同评估者标注为相反隐私标签的争议图像的性质。我们讨论了适用于图像隐私分类的特征，并提出了八个隐私特定且可人工解释的特征。这些特征提升了深度学习模型的性能，并且仅凭自身就比维度高得多的深度特征改进了用于隐私分类的图像表示。
引用
@article{arxiv.2310.19582,
title = {Human-interpretable and deep features for image privacy classification},
author = {Darya Baranouskaya and Andrea Cavallaro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.19582},
year = {2023}
}