基于低分辨率深度图像的智能医院隐私保护动作识别
计算机视觉与模式识别
2018-11-28 v1
摘要
计算机视觉医院系统可极大协助医护人员并改善医疗设施治疗，但由于视觉监控带来的侵入感与隐私侵犯感知，常面临患者抵触。我们将视频帧下采样至极低分辨率以降解监控视频中的隐私信息。我们度量了低分辨率深度图像中保留的动作识别信息量，并应用 privately-trained DCSCN 超分辨率模型来提升图像效用。我们以手卫生合规与ICU活动记录两个实际医疗监控场景实现我们的技术，并表明我们的隐私保护技术为现实医疗任务保留了充足信息。
引用
@article{arxiv.1811.09950,
title = {Privacy-Preserving Action Recognition for Smart Hospitals using Low-Resolution Depth Images},
author = {Edward Chou and Matthew Tan and Cherry Zou and Michelle Guo and Albert Haque and Arnold Milstein and Li Fei-Fei},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.09950},
year = {2018}
}
备注
Machine Learning for Health (ML4H) Workshop at NeurIPS 2018 arXiv:1811.07216