基于面部视频的隐私保护型远程心率估计
计算机视觉与模式识别
2023-06-05 v1 图像与视频处理
摘要
远程光电容积描记（rPPG）是从面部视频中估计 PPG 的过程。尽管该方法受益于非接触式交互，但它依赖于人脸视频，这往往构成重要的隐私问题。近期研究表明，深度学习技术易受攻击，可能导致严重的数据泄露，使得深度 rPPG 估计更加敏感。为解决此问题，我们提出一种数据扰动方法，包括提取面部中身份相关信息较少的某些区域，随后进行像素打乱与模糊。我们在两个 rPPG 数据集（PURE 和 UBFC）上的实验表明，我们的方法将人脸识别算法的准确率降低了 60% 以上，同时对 rPPG 提取的影响极小。我们还在三个人脸识别数据集（LFW、CALFW 和 AgeDB）上测试了我们的方法，其性能降低了近 50%。我们的发现证明了该方法作为 rPPG 估计的有效隐私保护方案的潜力。
引用
@article{arxiv.2306.01141,
title = {Privacy-Preserving Remote Heart Rate Estimation from Facial Videos},
author = {Divij Gupta and Ali Etemad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.01141},
year = {2023}
}
备注
Accepted in IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) 2023