Googleストリートビューにおける大規模なプライバシー保護

ここ2年間で、Googleストリートビュー、EveryScape、Mapjackなどの大型かつ体系的に収集されたストリートレベル画像コレクションに基づいた製品の導入と急速な拡大が見られました。公共空間の画像を収集するプロセスでは、ナンバープレート、顔、およびプライバシーの観点から敏感と見なされるその他の情報も収集されます。本研究では、Googleストリートビューにおけるプライバシー保護を目的とした顔とナンバープレートの自動検出とぼかしを行うシステムを提示します。分野の一部の専門家は顔検出が「解決された」と主張するかもしれませんが、我々は最先端の顔検出器だけでは大規模なプライバシー保護に必要なリコールを達成するには不十分であることを示します。本論文では、高リコール、低精度の操作ポイントに調整された標準のスライディングウィンドウ検出器と、スライディングウィンドウ検出器には利用できないドメイン固有の情報を取り入れて追加の偽陽性を除去できる高速後処理ステージを組み合わせたシステムを提示します。完全に自動化されたシステムを使用することで、Googleストリートビューの画像セットからサンプルを抽出した評価セットにおいて、89%以上の顔と94% - 96%のナンバープレートを十分にぼかすことができます。