EgoBlur: Responsible Innovation in Aria

要約

Project Aria は、プライバシー最優先のアプローチで専用に設計されたメガネを使用した大規模な現実世界のデータ収集により、自己中心的な AI の最前線を押し広げます。
メガネによって録画されている傍観者のプライバシーを保護するために、当社の研究プロトコルは、録画されたビデオが、傍観者の顔と車両のナンバープレートを削除する AI 匿名化モデルによって処理されるように設計されています。
検出された顔およびナンバー プレートの領域は、これらの個人識別情報 (PII) 領域が隠されるようにガウスぼかしで処理されます。
このプロセスは、ビデオの匿名化されたバージョンが研究目的で確実に保持されるようにするのに役立ちます。
Project Aria では、最先端の匿名化システム EgoBlur を開発しました。
このペーパーでは、最近リリースされた Casual Conversations V2 データセットに関する広範な Responsible AI 分析を含む、産業界や学界の他の最先端システムとそのパフォーマンスを比較する、困難なデータセットに関する EgoBlur の広範な分析を紹介します。

要約(オリジナル)

Project Aria pushes the frontiers of Egocentric AI with large-scale real-world data collection using purposely designed glasses with privacy first approach. To protect the privacy of bystanders being recorded by the glasses, our research protocols are designed to ensure recorded video is processed by an AI anonymization model that removes bystander faces and vehicle license plates. Detected face and license plate regions are processed with a Gaussian blur such that these personal identification information (PII) regions are obscured. This process helps to ensure that anonymized versions of the video is retained for research purposes. In Project Aria, we have developed a state-of-the-art anonymization system EgoBlur. In this paper, we present extensive analysis of EgoBlur on challenging datasets comparing its performance with other state-of-the-art systems from industry and academia including extensive Responsible AI analysis on recently released Casual Conversations V2 dataset.

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