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  1. 02 情報科学
  2. 01 学術雑誌論文

Differential Privacy and K-anonymity for Pedestrian Image Data: Impact on Cross-camera Person Re-identification and Demographic Predictions

http://hdl.handle.net/10061/0002001335
http://hdl.handle.net/10061/0002001335
32e740a9-0b29-4bba-a8bb-145111c7574e
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2026-02-12
タイトル
タイトル Differential Privacy and K-anonymity for Pedestrian Image Data: Impact on Cross-camera Person Re-identification and Demographic Predictions
言語
言語 eng
キーワード
主題Scheme Other
主題 Image Differential Privacy
キーワード
主題Scheme Other
主題 Image K-anonymity
キーワード
主題Scheme Other
主題 Person Re-identification
キーワード
主題Scheme Other
主題 Demographic Predictions
資源タイプ
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
著者 Maris, Lucas

× Maris, Lucas

en Maris, Lucas

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松田, 裕貴

× 松田, 裕貴

ja 松田, 裕貴

ja-Kana マツダ, ユウキ

en Matsuda, Yuki

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安本, 慶一

× 安本, 慶一

ja 安本, 慶一

ja-Kana ヤスモト, ケイイチ

en Yasumoto, Keiichi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Video cameras are prevalent in large cities but their use outside of public safety remains limited due to legitimate privacy concerns. Nevertheless, the rich information they can capture appears incredibly promising for large-scale smart city applications, as they can function as very powerful and versatile sensors. This ambivalence raises the question of whether such image data can be used in a privacy-responsible manner. Encryption-based solutions assume the end server can be trusted with keeping data safe; data leaks show us this assumption does not necessarily hold true. Traditional image obfuscation methods such as pixelization or blurring on the other hand fail to offer both sufficient privacy and utility. As such, privacy approaches that can provide privacy protection directly on the data itself while retaining practical utility are required. We here extend two such notions, differential privacy and -anonymity, to image data, and extensively evaluate the resulting privacy-utility tradeoff on cross-camera person re-identification and attribute recognition data. Our results show that our proposed approaches can significantly reduce the privacy-sensitivity of image data at source while retaining decent utility for vision-based smart city applications.
書誌情報 en : ACM Transactions on Cyber-Physical Systems

巻 9, 号 4, p. 1-31, ページ数 31, 発行日 2025-10-13
出版者
出版者 ACM
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2378-9638
出版者版DOI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1145/3743680
出版者版URI
関連タイプ isReplacedBy
識別子タイプ URI
関連識別子 https://dl.acm.org/doi/full/10.1145/3743680
権利
権利情報Resource https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
権利情報 ©2025 Copyright held by the owner/author(s). This work is licensed under Creative Commons Attribution International 4.0.
著者版フラグ
出版タイプ NA
助成情報
助成機関名 Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)
研究課題番号 JP21H03431
研究課題番号URI https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03431/
研究課題名 マルチモーダルセンシングとモバイルフェデレーション学習による場所コンテキスト収集
助成情報
助成機関名 Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)
研究課題番号 JP24K20763
研究課題番号URI https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-24K20763/
研究課題名 エッジAIの継続的な知識獲得のためのユーザ参加型アノテーション
助成情報
助成機関名 Japan Society for the Promotion of Science (JSPS)
研究課題番号 JP25K03107
研究課題番号URI https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-25K03107/
研究課題名 データの有用性とプライバシー保護を両立する選択的撮像制御基盤
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Ver.1 2026-02-12 05:40:08.180082
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