Identity masking effectiveness and gesture recognition: Effects of eye enhancement in seeing through the mask

要約

近年開発された顔識別マスキング アルゴリズムは、ビデオ録画における人々のプライバシーを保護することを目的としています。
これらのアルゴリズムは、顔の動きに関する情報を保持しながら、識別を妨害するように設計されています。
重要な課題は、目からの顕著なアイデンティティの手がかりを覆い隠しながら、目の領域の微妙なアクションを維持することです。
キャニー フィルターに基づく ID マスキング アルゴリズムの有効性を評価し、目の強調の有無にかかわらず、識別を妨害し、顔の動きを維持するために適用しました。
実験 1 と 2 では、人間の参加者が低解像度ビデオのドライバーの顔のアイデンティティを高解像度の顔画像に一致させる能力をテストしました。
結果は、両方のマスキング方法が識別を損なうこと、および目の強調によってキャニー フィルター マスクの有効性が変わらないことを示しました。
実験 3 では、アクションの保存をテストし、どちらの方法もドライバーのアクションの知覚を大幅に妨げないことがわかりました。
低品質のビデオへの適用に適した比較的単純なフィルターベースのマスキングアルゴリズムは、アクションの認識を損なうことなくプライバシー保護に使用できると結論付けています。

要約(オリジナル)

Face identity masking algorithms developed in recent years aim to protect the privacy of people in video recordings. These algorithms are designed to interfere with identification, while preserving information about facial actions. An important challenge is to preserve subtle actions in the eye region, while obscuring the salient identity cues from the eyes. We evaluated the effectiveness of identity-masking algorithms based on Canny filters, applied with and without eye enhancement, for interfering with identification and preserving facial actions. In Experiments 1 and 2, we tested human participants’ ability to match the facial identity of a driver in a low resolution video to a high resolution facial image. Results showed that both masking methods impaired identification, and that eye enhancement did not alter the effectiveness of the Canny filter mask. In Experiment 3, we tested action preservation and found that neither method interfered significantly with driver action perception. We conclude that relatively simple, filter-based masking algorithms, which are suitable for application to low quality video, can be used in privacy protection without compromising action perception.

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