使用编码孔径视频的隐私保护动作识别
计算机视觉与模式识别
2019-04-18 v2
摘要
网络摄像机流式视频被未授权远程访问的风险凸显了对更强隐私保护措施的必要性。我们提出了一种用于人类动作识别的无透镜编码孔径相机系统，该系统具有隐私保护特性。尽管存在编码孔径系统，我们认为我们的系统是首个无需以图像复原为中间步骤而专为动作识别设计的系统。动作识别使用一个深度网络完成，该网络以通过相位相关和对数极坐标变换计算得到的帧对之间的不可逆运动特征作为输入。相位相关编码平移，而对数极坐标变换编码平面内旋转和缩放。我们表明，只要编码孔径的光谱响应在带宽内无零点，平移特征就与编码孔径设计无关。在视频中多个不同步幅的帧上计算并堆叠运动特征可提高准确率。基于 UCF 和 NTU 数据集子集的模拟数据的初步结果令人鼓舞。我们还描述了我们的无透镜编码孔径相机原型系统，而真实捕获视频的结果参差不齐。
引用
@article{arxiv.1902.09085,
title = {Privacy-Preserving Action Recognition using Coded Aperture Videos},
author = {Zihao W. Wang and Vibhav Vineet and Francesco Pittaluga and Sudipta Sinha and Oliver Cossairt and Sing Bing Kang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.09085},
year = {2019}
}
备注
CVCOPS2019