画像の秘匿化による、プライバシー保護型の構造不要ビジュアルローカライゼーション

arXiv cs.CV / 2026/4/15

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要点

本論文は、シンプルな構造不要（structureless）パイプラインと画像の秘匿化（例：RGB画像をセマンティックセグメンテーションに変換すること）を組み合わせることで、プライバシー保護型のビジュアルローカライゼーションを提案する。
クエリ画像が秘匿化されていても、現代の特徴マッチャは正しくローカライズでき、既存の構造不要マッチング・パイプラインに特別な修正を加える必要はないと主張する。
このアプローチは、サーバに送信されるクエリ画像と、遠隔（リモート）に保存されるシーン表現の双方を保護し、クラウドベースのローカライゼーションに固有の情報漏えいリスクを低減することを目的としている。
複数のデータセットにまたがる実験により、本手法はプライバシー保護型ローカライゼーション手法の中で最先端の姿勢（ポーズ）精度に到達しつつ、実装が比較的単純であることが示される。