要約
ユーザーのプライバシーは、特にモバイルサービスロボットが個人的またはデリケートな環境で展開されている場合、ロボットアプリケーションで重要な関心事です。
ただし、多くのロボットの下流タスクにはカメラの使用が必要であり、プライバシーリスクを引き起こす可能性があります。
視覚データに関連したプライバシーのユーザー認識をよりよく理解するために、さまざまなイメージのモダリティと画像解像度がユーザーのプライバシーの懸念にどのように影響するかを調査するユーザー調査を実施しました。
結果は、深さの画像がプライバシーセーフと広く見なされており、同様に高い割合の回答者がセマンティックセグメンテーション画像について同じと感じていることを示しています。
さらに、参加者の大半は、32*32解像度のRGB画像がほぼ十分にプライバシーを摂取していると考えていますが、ほとんどの人は16*16解像度がプライバシー保護を完全に保証できると考えています。
要約(オリジナル)
User privacy is a crucial concern in robotic applications, especially when mobile service robots are deployed in personal or sensitive environments. However, many robotic downstream tasks require the use of cameras, which may raise privacy risks. To better understand user perceptions of privacy in relation to visual data, we conducted a user study investigating how different image modalities and image resolutions affect users’ privacy concerns. The results show that depth images are broadly viewed as privacy-safe, and a similarly high proportion of respondents feel the same about semantic segmentation images. Additionally, the majority of participants consider 32*32 resolution RGB images to be almost sufficiently privacy-preserving, while most believe that 16*16 resolution can fully guarantee privacy protection.
arxiv情報
| 著者 | Xuying Huang,Sicong Pan,Maren Bennewitz |
| 発行日 | 2025-05-12 17:16:12+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google