基于图像遮蔽的无结构视觉定位隐私保护方法
计算机视觉与模式识别
2026-04-15 v1
摘要
视觉定位是估计图像相对于场景表示的相机姿态的任务。实际中，视觉定位系统常为云端部署，自然引发通过发送至服务器的图像或服务器存储的表示泄露私人细节的隐私顾虑。隐私保护视觉定位旨在避免此类私人细节泄露。然而，结果导致的视觉定位方法显著复杂、较慢且不如其非隐私保护对应物。本文在隐私保护语境下考察无结构定位方法。无结构方法通过一组已知相机姿态和内参的参考图像来表示场景。与现有方法提出尽可能隐私保护的表示不同，本文研究基于常用图像操作（如将 RGB 图像替换为语义分割图）的简单图像遮蔽方法。我们表明，现有无结构管道无需特殊调整，即可即插即用地匹配遮蔽图像。结果为确保查询图像和场景表示隐私的实现简单的管道提供了可能。详尽实验表明，该方法在隐私保护方法中实现了最先进的姿态精度。
引用
@article{arxiv.2604.12068,
title = {Privacy-Preserving Structureless Visual Localization via Image Obfuscation},
author = {Vojtech Panek and Patrik Beliansky and Zuzana Kukelova and Torsten Sattler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.12068},
year = {2026}
}