Visual privacy behaviour recognition for social robots based on an improved generative adversarial network
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although social robots equipped with visual devices may leak user information, countermeasures for ensuring privacy are not readily available, making visual privacy protection problematic. In this article, a semi‐supervised learning algorithm is proposed for visual privacy behaviour recognition based on an improved generative adversarial network for social robots; it is called PBR‐GAN. A 9‐layer residual generator network enhances the data quality, and a 10‐layer discriminator network strengthens the feature extraction. A tailored objective function, loss function, and strategy are proposed to dynamically adjust the learning rate to guarantee high performance. A social robot platform and architecture for visual privacy recognition and protection are implemented. The recognition accuracy of the proposed PBR‐GAN is compared with Inception_v3, SS‐GAN, and SF‐GAN. The average recognition accuracy of the proposed PBR‐GAN is 85.91%, which is improved by 3.93%, 9.91%, and 1.73% compared with the performance of Inception_v3, SS‐GAN, and SF‐GAN respectively. Through a case study, seven situations are considered related to privacy at home, and develop training and test datasets with 8,720 and 1,280 images, respectively, are developed. The proposed PBR‐GAN recognises the designed visual privacy information with an average accuracy of 89.91%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle