The Need for Inherently Privacy-Preserving Vision in Trustworthy Autonomous Systems

要約

タイトル：信頼できる自律システムにおける本来プライバシーを保護するビジョンの必要性

要約：

– ビジョンは、環境に関する豊富な情報を得ることができるロボティクスにとって、人気で効果的なセンサーであり、シーンのジオメトリとセマンティック、そしてその場所にいる人間の年齢、性別、身元、活動、さらには感情状態までをも洞察することができるもの。
– このことから、この情報の到達性、寿命、そして潜在的悪用について重要な問題が生じている。
– この論文は、ロボティックビジョンの文脈においてプライバシーを考慮することを呼びかけるもので、全体を通してビジョンでのプライバシー保護について検討する。
– 我々は、画像がキャプチャされず、攻撃者でも完全なリモートアクセスで再構成できないプライバシー保護の特定形式を提案する。
– このようなシステムを設計するための一連の原則を提示し、ローカライズのケーススタディを通じて、シミュレーションで重要なロボティック機能を本来プライバシー保護的に提供する特定の実装を示す。
– これは第一歩であり、盲目的なロボティックシステムに開かれた応用範囲を拡大する未来の作品をインスピレーションにしたい。

要約(オリジナル)

Vision is a popular and effective sensor for robotics from which we can derive rich information about the environment: the geometry and semantics of the scene, as well as the age, gender, identity, activity and even emotional state of humans within that scene. This raises important questions about the reach, lifespan, and potential misuse of this information. This paper is a call to action to consider privacy in the context of robotic vision. We propose a specific form privacy preservation in which no images are captured or could be reconstructed by an attacker even with full remote access. We present a set of principles by which such systems can be designed, and through a case study in localisation demonstrate in simulation a specific implementation that delivers an important robotic capability in an inherently privacy-preserving manner. This is a first step, and we hope to inspire future works that expand the range of applications open to sighted robotic systems.

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