智能家居服务机器人视觉和听觉行为隐私识别保护与度量技术

智能家居环境中广泛使用摄像头、语音监听设备而存在隐私泄漏的风险,这影响人的心理状态甚至会引起心理障碍。首先,论文基于调查问卷结果分析了人们对服务机器人涉及的隐私信息的关注方面及程度;然后,分别从基于数据保护的隐私保护、基于回避工作模式的隐私识别保护、聚焦特定目标的隐私识别保护、隐私度量4个方面进行了综述,并给出了未来值得关注的几个方向。

医疗信息文本中的个人隐私数据识别与计量研究

基于现行医疗数据行业标准中的数据分级结果模糊,且缺乏对分级要素定量测度的现状。本研究通过挖掘医疗信息文本,从客观认知视角进行医疗数据隐私计量,为验证与改进现行医疗数据分级结果提供参考。医疗数据行业标准、法律法规、学术论文和泄露案例构成医疗敏感数据识别来源,敏感名词(数据项)、敏感动词和敏感程度词等敏感词汇组成的敏感数据单元构成隐私数据识别模型,敏感词汇的敏感性、语义强度和文本力度等指标构成隐私计量模型。研究结果表明,医疗应用数据(医疗检验数据、治疗过程数据、医疗记录数据)和健康状况数据(主诉与既往病史、现病史与生活方式、体格检查数据)的隐私性最强,医疗支付数据(医疗费用数据、支付方式数据、医疗保险数据)的隐私性其次,个人属性数据(个人身份数据、个人统计数据、个人联系方式数据)的隐私性最低。

基于图像语义的服务机器人视觉隐私行为识别与保护系统

为了平衡摄像头使用与用户隐私泄露间的矛盾从数据源上解决隐私泄露问题,提出基于图像语义的服务机器人视觉隐私行为识别与保护算法并集成开发隐私保护系统.首先将注意力模型与卷积神经网络结合,提出融合注意力模型的卷积神经网络场景识别算法;然后设计基于Inception-v3和长短期记忆网络的涉隐私图像语义特征描述算法,进而形成基于图像语义的服务机器人视觉隐私行为识别与保护算法.以室内场景数据集MIT Scene-67为训练和测试数据集,与4种算法比较的实验结果表明,融合注意力模型的卷积神经网络场景识别算法在识别准确性和鲁棒性方面优于比较算法.所实现的视觉隐私行为识别与保护系统性能测试结果表明,系统平均隐私识别准确率和隐私场景语义描述正确率分别为91.65%和86.60%,表现出良好的鲁棒性和隐私保护性能.