Scale Invariant Privacy Preserving Video via Wavelet Decomposition

要約

現代社会では、映像監視がユビキタスになっています。モバイル機器、監視カメラ、IoTデバイス、いずれも私たちのプライバシーを侵害する可能性のある映像を記録することができます。これに対する解決策の一つとして、映像の生成時に識別情報を除去するプライバシー保護型映像が提案されています。このためのアルゴリズムがいくつか提案されていますが、いずれもカメラ近傍の物体を十分に匿名化するために、遠方の物体が識別不能になるというスケール問題に悩まされています。本論文では、ウェーブレット分解に基づく、スケール不変の手法を提案する。

要約(オリジナル)

Video surveillance has become ubiquitous in the modern world. Mobile devices, surveillance cameras, and IoT devices, all can record video that can violate our privacy. One proposed solution for this is privacy-preserving video, which removes identifying information from the video as it is produced. Several algorithms for this have been proposed, but all of them suffer from scale issues: in order to sufficiently anonymize near-camera objects, distant objects become unidentifiable. In this paper, we propose a scale-invariant method, based on wavelet decomposition.

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