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Daily Arxiv

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SecurePose: Automated Face Blurring and Human Movement Kinematics Extraction from Videos Recorded in Clinical Settings

Created by
  • Haebom

作者

Rishabh Bajpai, Bhooma Aravamuthan

概要

SecurePoseは、スマートフォン/タブレットで撮影された診療室環境のビデオで信頼できる非識別化と自動化された運動学的抽出を同時に提供するオープンソースソフトウェアです。運動学抽出の中間段階の信頼性を評価し、従来の6つの方法よりも自動顔検出性能に優れ、手動ぼやけ処理と同様の精度をはるかに速く(91.08%早く)達成したことを示しました。情報を保護する実用的で効果的なツールであることを証明します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
患者ビデオのプライバシーと正確な運動学的分析を同時に達成する効果的な方法を提示します。
従来の手動方式よりもはるかに高速で効率的な自動化された非識別化と運動学抽出を可能にします。
オープンソースで提供され、アクセシビリティが高く、さまざまな研究や臨床環境で利用可能です。
脳性麻痺児を対象とした実証研究により、性能と信頼性を検証しました。
Limitations:
現在、脳性麻痺児の歩行ビデオの検証結果のみが提示されているので、他の疾患や環境の一般化の可能性についてはさらなる研究が必要です。
OpenPoseの精度に依存するため、姿勢推定の誤差が非識別と運動学分析の精度に影響を与える可能性があります。
さまざまなカメラ角度と照明条件での性能の追加検証が必要です。
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