穆罕默德Korayem罗伯特•Templeman丹尼斯·陈大卫•克兰德尔,Apu Kapadia

低成本、轻量级的可穿戴的相机让我们记录(或终身)我们的生活从第一人称的角度为目的,从有趣的疗法。但他们也捕捉深深私人信息,用户可能不希望被记录,特别是图像存储在云或看到其他人。例如,最近的研究表明,电脑屏幕可以记录人生的最大的隐私问题,因为许多人花那么多时间在前面的设备显示敏感信息。在本文中,我们研究如何使用计算机视觉自动检测监控的一些照片。我们评估我们的方法在一个现有的数据集从现场用户研究36人戴了一个星期的相机,并证明我们的技术可以帮助管理隐私在即将到来的可穿戴的相机的时代。

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你可以下载我们的模型文件来测试我们的分类器在您自己的数据。你将首先需要下载并安装咖啡,一个开源的深度学习工具包创建的伯克利AI研究(拜尔)。然后,你需要为每个分类器下载两个文件你感兴趣:牛奶prototxt文件,它定义了卷积神经网络的结构和模型文件,它定义了学习了我们的模型参数。

• 屏幕vs non-screen分类器:screenclassifier.prototxt(2 kb下载),screenclassifier.model(227 mb的下载)
• 五方应用分类器:appclassifier5way.prototxt(2 kb下载),appclassifier5way.model(227 mb的下载)

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