OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : What is the cost of privacy?
Citace : DVOŘÁČEK, P. a Hurtík, P. What is the cost of privacy?. In: IPMU 2022: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems 2022-07-11 Milano. Cham: Springer International Publishing, 2022. s. 696-706. ISBN 978-3-031-08974-9.
Podnázev :
Rok * : 2022
Obor * :
Počet stran * : 11
Strana od * : 696
Strana do * : 706
Forma vydání * : Elektronická verze
Kód ISBN * : 978-3-031-08974-9
Kód ISSN : 18650929
Název sborníku * : Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : Springer International Publishing
Místo vydání * : Cham
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : IPMU 2022: Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems
Místo konání konference * : Milano
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID : 2-s2.0-85135016237
Klíčová slova anglicky * :
GDPR; object detection; dataset anonymization
Popis v původním jazyce * :
Grade research has to be replicable, thus the used data need to be publicly available. Speaking, e.g., about object detection task, where image data for autonomous driving also contain privacy information such as faces and license plates, the publication of data may be harmful to captured people. The solution to the moral dilemma is to anonymize the data. In this study, our aim is to investigate the effect of various anonymization techniques on the performance of algorithms that use such data. We discuss anonymization methods that remove and replace privacy data and select three methods to replace the privacy data: blurring, permutation, and replacing the area with a constant value. We adopted the Cityscapes dataset from which we extracted areas containing privacy information and are the manner of the anonymization methods. Our benchmark involves three famous object detectors: YOLOv3, Mask R-CNN with ResNet-50 backbone, and Mask R-CNN with Swin-T backbone. The results show that the impact of anonymization methods on the performance is negligible and the impact is similar for both convolutional-based and transformer-based backbones.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17310/22:A2302FQL

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}