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2019IEEE/RSJInternationalConferenceonIntelligentRobotsandSystems(IROS)
Macau,,November4-8,2019
Privacy-PreservingRobotVisionwithAnonymizedFacesby
ExtremeLowResolution
MyeungUnKim,HarimLee,HyunJongYangandMichaelS.Ryoo
—Assmartcamerasarebecomingubiquitousinwedevelopamobilerobotsystemwithanovelfeature
mobilerobotsystems,thereisanincreasingconcernincameraofprivacy-preservingfacedetection.Unliketheprevious
devicesinvadingpeople’sprivacybyrecordingunwantedim-approachesthatbluroranonymizethefaceblocksfrom
ages.Wewanttofundamentallyprotectprivacybyblurring
unwantedblocksinimages,suchasfaces,yetensurethathighresolution(HR)images,faceblocksaredetectedfrom
therobotscanunderstandthefortheirperception.Inextremelowresolution(LR)imagesusingtheproposeddeep
thispaper,weproposeanovelmobilerobotframeworkwithlearning-basedalgorithm.Simultaneously,toimprovethe
adeeplearning-basedprivacy-preservingcamerasystem.Theperformanceoftherobotperception,theresolutionofthe
proposedcamerasystemdetectsprivacy-sensitiveblocks,i.e.,privacy-insensitiveblocksofimagesisallowedtoincrease.
humanface,fromextremelowresolution(LR)images,andthen
dynamicallyenhancestheresolutionofonlyprivacy-insensitiveTheproposedfacedetectionsystemguaranteesthatallthe
blocks,e.g.,backgrounds.Keepingallthefaceblockstobefaceblocksinanimagearedesigned
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