ユーザーのプライバシー嗜好に基づく、ロボットナビゲーションのためのプライバシー保護型視覚認識の設計
arXiv cs.RO / 2026/4/9
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要点
- 本論文は、ロボットのナビゲーション用カメラがプライバシーに敏感な情報をどのように取得してしまうかを扱い、従来のプライバシー保護手法は技術的要因により動かされてきた面が大きく、ユーザーのプライバシー嗜好は十分に反映されていなかったと主張する。
- ロボットナビゲーションにおけるプライバシー保護型視覚認識のための、ユーザー中心の設計アプローチを提案し、2つのユーザー調査によってその妥当性を検証する。
- 調査の結果、ユーザーはプライバシー保護のための視覚的な抽象化（アブストラクション）を好み、また取得時（キャプチャ時）の低解像度による保護を好むことが分かる。さらに、望まれるRGB解像度は、選択したプライバシーの水準とロボットとの距離の両方によって変化する。
- これらの結果に基づき、著者らは、ナビゲーション中に視覚データをどのように劣化（低減）させるべきかを導くための、ユーザーが設定可能な「距離から解像度へのプライバシーポリシー」を導出する。
