Jul, 2022

发展与行为科学中的开放视频数据共享

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TL;DR对于记录婴幼儿行为的视频数据，为了保护隐私，在去识别化人脸信息时不会影响数据的可用性，这使得共享更成为可能。而共享这种数据将有助于人工和电脑视觉方法的培训和重新校准，并为进一步的科学和公共卫生研究提供帮助。
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发现论文，激发创造
  • SecurePose: 从临床环境中录制的视频中自动进行人脸模糊和人体运动动力学提取

    SecurePose 是一种开源软件，可以在临床环境中使用 iPad 记录的患者视频中实现可靠的人脸模糊和自动运动学特征提取，通过与六种现有方法的比较，在更短的时间内实现了自动脸部检测，并且十名经验丰富的研究人员证实了 SecurePose 的易用性和可靠性。

    Feb, 2024

  • BabyView 数据集：婴儿和幼儿日常经历的高分辨率自我中心视频

    通过首次发布迄今为止最大的发展性自我中心视频数据集，我们提供了一个开放挑战，即如何使这样的系统在与人类相同规模和分布的训练数据上实现人类水平的成功。

    Jun, 2024

  • 基于 GAN 的司机脸部视频去识别化: NDS 数据中人为因素影响的评估

    本文提出了一种基于人工智能的面部替换技术用于去匿名化驾驶员面部数据来解决交通研究数据共享中的隐私问题，并通过实验证明了这种技术在保护驾驶员个人隐私数据和人类行为研究方面的有效性和前景，最终讨论了可能的共享措施。

    Jun, 2023

  • AI 技术对特征保留上下文中的工业图像和视频数据进行匿名化研究

    随着技术的不断提升，保护隐私信息变得越来越重要。本研究应用基于深度学习的全身匿名化框架 DeepPrivacy2，将人工身份生成应用于工业图像和视频数据，并与传统匿名化技术进行性能比较，考虑了身份生成质量、时间一致性以及姿势估计和动作识别的适用性。

    May, 2024

  • 佩戴式运动传感器自动监测婴儿姿态和运动

    利用可穿戴式技术和机器学习算法实现对婴儿活动的自动记录和分类，有助于早期发现发育不良的婴儿并为神经发育障碍的预防和治疗提供新的方法。

    Sep, 2019

  • 隐私保护的视频物体检测用于重症监护病房的患者监控

    本文提出了一种新方法，利用视频帧的时间连续性，通过重新分配图像色彩通道来改善病人监测中出现的假象对监测数据的影响，从而实现病人监测的自动化和信息化。

    Jun, 2023

  • 一种基于凝视的第一人称视频快进方法

    本文提出一种基于注意力模型、注重注视点和视觉场景分析生成视频语义得分的方法，以加速重要片段并跳过重复片段的第一人称视频片段浏览。在公开的第一人称视频数据集上进行的实验评估表明，此方法能够有效提高视频片段搜索速度和准确性。

    Jun, 2020

  • 深度伪造技术在医疗视频去识别化中的应用：隐私保护与诊断信息保留

    本研究提出使用 Deepfake 技术的人脸交换方法，达到视频的去识别化，以保护医疗数据的隐私。同时，通过对帕金森症患者视觉影像的实验，证明了人脸交换方法对身体关键点检测的影响较小，能够有效保护身体关键点数据的准确性。该方法方案可促进医学数据共享和促进医学研究，进而造福社会。

    Feb, 2020

  • 婴儿一般动作的弱监督在线检测

    本研究提出了一种名为 WO-GMA 的新方法，可以在弱监督在线设置中定位儿童普通动作，从而实现早期诊断儿童脑瘫的目的，该方法可以极大地缩短诊断时间。

    Aug, 2022

  • 基于无标记运动捕捉的动态高斯点插值可以重建婴儿的运动

    利用动态高斯抖嗒实现稀疏无标记运动捕捉数据的易得到的精确 3D 追踪，为康复提供了便利。研究应用于婴儿和新生儿的可靠运动分析方法，通过改进场景的初始化，为各种临床人群提供了先进的运动分析工具，并重点关注婴儿的早期检测。

    Oct, 2023