iPrivacy：深層マルチタスク学習によるセンシティブオブジェクトの特定を通じた画像のプライバシー保護

画像共有のためのプライバシー設定の自動推奨を実現するために、特別な瞬間の画像を共有する際のユーザーのプライバシー設定の負担を軽減するために、iPrivacy（画像プライバシー）と呼ばれる新しいツールが開発されました。具体的に、この論文は以下の貢献から成り立っています：1）膨大なソーシャル画像とそのプライバシー設定を活用して、オブジェクトのプライバシー関連性を効果的に学習し、プライバシーに敏感なオブジェクトクラスのセットを自動的に特定する；2）より代表的な深層畳み込みニューラルネットワークとより判別的なツリー分類器を共同で学習するための深層マルチタスク学習アルゴリズムが開発され、数多くのプライバシーに敏感なオブジェクトクラスの迅速かつ正確な検出を達成できるようにする；3）共有されている画像から基礎となるプライバシーに敏感なオブジェクトを検出し、それらのクラスを認識し、オブジェクトのプライバシー関連性に応じたプライバシー設定を特定することによって、画像共有のためのプライバシー設定の自動推奨が実現できる；4）プライバシーに敏感なオブジェクトを自動的にぼかすことによって、画像のプライバシー保護のためのシンプルな解決策が提供される。私たちは現実の画像について広範な実験研究を行い、提案手法の効率性と有効性を実証しました。