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#377
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
行動認識において，既存の手法はいずれも高解像度のオリジナル動画をソフトウェアレベルで処理するものであり，プライバシーに配慮したデータが含まれている可能性があるため，オリジナル動画が攻撃者に盗み見られる可能性があった．そこで本論文ではプライバシーを保護した人物行動認識に取り組み，新たに堅牢なプライバシー保護を提供する敵対的フレームワークを提案する．
新規性
既存の行動認識におけるプライバシー保護手法のほとんどは，ソフトウェア内で高解像度のオリジナル動画をソフトウェアレベルで処理するもので，ハードウェア内でプライバシー保護をするような手法は十分に検討されていなかった．本研究では，ハードウェア内でプライバシー保護をするを初めて十分に検討した．
結果
2つの一般的な人間の行動認識の基幹ネットワークを用いて提案手法をテストした．その結果から提案するPrivHARシステムは妥当な精度で強固な保護を提供することができることを示した．またHuman Action Recognition (HAR) の精度と画像の歪みレベルの間にトレードオフがあることが確認された．
その他（なぜ通ったか？等）
【Limitation】
本論文のLimitationとして，実験時に用いた 同じビデオ上の人間の行動とプライバシー属性ラベルを含む公開データセット がないため提案手法を比較的小さなセットでテストしていることがあげられる．
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