隐形斗篷：个性化智能手表引导的相机模糊技术

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由于近期视觉AI技术的进步，摄像头正处于黄金时代，这些技术显著扩展了包括医疗、娱乐和安全在内的视觉应用的范围和准确性。在公共环境中，个人通常对与他人共享其视觉信息有不同的且不断变化的隐私偏好。为了满足这些不同的用户视觉隐私需求，我们创建了隐形斗篷，这是一种利用智能手表收集的惯性信号来引导边缘设备在云端推断之前从相机录像中移除视觉信息的相机模糊技术。具体而言，智能手表用户可以选择适合该情境隐私偏好的模糊级别，环境中的摄像头将使用智能手表信号识别该用户，并移除与该用户相关的视觉信息。在概念层面，我们的系统展示了一种隐私设计理念，即通过向可信的本地摄像头系统（即摄像头传感器+边缘计算设备）提供更多信息，来移除与更广泛的互联网基础设施（即云）共享的信息。我们开发了自定义数据关联流程并从真实世界配置中收集了数据。对我们流程的评估表明，当系统仅提供2秒数据时，在10个人中实现95.48%的用户识别准确率。