用于行动识别的选择性、可解释性和动作一致的隐私属性混淆

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内容提要

我们提出了一种通过人工选择隐私模板的方案来解决行为识别中的隐私保护问题,并利用一种有选择性隐藏属性且引入时间一致性的模糊化方法,该方法不需要重新训练,并在三个广泛使用的数据集上表现出较高的灵活性和性能。

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关键要点

  • 提出了一种通过人工选择隐私模板的方案
  • 解决行为识别中的隐私保护问题
  • 采用有选择性隐藏属性的模糊化方法
  • 引入时间一致性
  • 该方法不需要重新训练
  • 在三个广泛使用的数据集上表现出较高的灵活性和性能
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