We live and work in environments that are inundated with cameras embedded in devices such as phones, tablets, laptops, and monitors. Newer wearable devices like Google Glass, Narrative Clip, and Autographer offer the ability to quietly log our lives with cameras from a `first person' perspective. While capturing several meaningful and interesting moments, a significant number of images captured by these wearable cameras can contain computer screens. Given the potentially sensitive information that is visible on our displays, there is a need to guard computer screens from undesired photography. People need protection against photography of their screens, whether by other people's cameras or their own cameras. We present ScreenAvoider, a framework that controls the collection and disclosure of images with computer screens and their sensitive content. ScreenAvoider can detect images with computer screens with high accuracy and can even go so far as to discriminate amongst screen content. We also introduce a ScreenTag system that aids in the identification of screen content, flagging images with highly sensitive content such as messaging applications or email webpages. We evaluate our concept on realistic lifelogging datasets, showing that ScreenAvoider provides a practical and useful solution that can help users manage their privacy.


翻译:我们生活在和工作的环境里,其摄像机被安装在电话、平板电脑、膝上型电脑和显示器等设备中。更新的磨损装置,如谷歌格拉斯、叙述式剪贴机和自动绘图员等,能够从“第一人”的角度用相机悄悄地记录我们的生活。在捕捉若干有意义和有趣的瞬间时,这些磨损照相机所摄取的大量图像可以包含计算机屏幕。鉴于我们的显示器上可见的潜在敏感信息,需要从不理想的摄影中保护计算机屏幕。人们需要保护,防止其屏幕摄影,无论是用其他人的照相机还是用他们自己的相机。我们介绍ScreenA避险者,这是一个用计算机屏幕及其敏感内容来控制图像的收集和披露的框架。ScreenA 避险者可以用计算机屏幕来检测图像,并且甚至可以对屏幕内容进行区分。我们还引入了一个SempleTag系统,用来协助识别屏幕内容,标记出高度敏感内容的图像,例如电文应用程序或电子邮件网页。我们评估了我们关于现实生活博客用户的概念,显示他们的隐私解决办法。

0
下载
关闭预览

相关内容

可穿戴设备即直接穿在身上,或是整合到用户的衣服或配件的一种便携式设备。可穿戴设备不仅仅是一种硬件设备,更是通过软件支持以及数据交互、云端交互来实现强大的功能,可穿戴设备将会对我们的生活、感知带来很大的转变。
【微众银行】联邦学习白皮书_v2.0,48页pdf,
专知会员服务
163+阅读 · 2020年4月26日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
238+阅读 · 2020年4月19日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
4+阅读 · 2018年5月4日
Arxiv
11+阅读 · 2018年1月11日
Arxiv
4+阅读 · 2017年11月4日
VIP会员
相关VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员