- …
- …
#467
summarized by : 志田遥飛
どんな論文か？
本論文では入力された動画データに対してフレーム単位で，入力画像からプライバシー情報を除去し行動認識タスクに有用な情報のみ保持するSSL手法を提案．提案手法は既存手法が抱える「アノテーションコスト」「認識精度とプライバシー保護の良好でないトレードオフ」などの問題を解決．また，非人間クラスに対する保護性能を検証するための新しいデータセットP -HVU，Split P- HVUを提案した．
新規性
学習時にプライバシー情報に対するアノテーションを一切必要としない上に，高い汎化性能を持つプライバシー保護関数を提案している点．既存手法が持つ，行動認識精度とプライバシー情報の良好なトレードオフが取れない，アノテーションコストが高い上にプライバシー保護関数の汎化性が低いという問題を解決した．
結果
UCF101 - VISPR1，PA - HMDB，P - HVUを用いて行動認識精度とプライバシー保護性能のトレードオフが取れているかを確認した．
結果は既知のプライバシー情報の保護で教師あり手法と比較して高いパフォーマンスを達成した．また，提案手法のプライバシー保護関数は，未知のプライバシー情報に対して高い汎化性を持つ．
その他（なぜ通ったか？等）
【Githubへのリンク】
https://github.com/DAVEISHAN/SPAct
【添付した画像】
複数のデータセットを使った教師あり手法などとの性能比較(行動認識精度と，プライバシー保護性能の)
【注意点】
本手法は行動認識に対してのみ有効で，他のタスクには有効でない可能性があること．
- …
- …