ViDDAR: Vision Language Model-Based Task-Detrimental Content Detection for Augmented Reality

📄 arXiv: 2501.12553v2 📥 PDF

作者: Yanming Xiu, Tim Scargill, Maria Gorlatova

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-22 (更新: 2025-09-03)

备注: The paper has been accepted to the 2025 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (IEEE VR), and selected for publication in the 2025 IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG) special issue

💡 一句话要点

ViDDAR：基于视觉语言模型的增强现实任务有害内容检测系统

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 增强现实 视觉语言模型 任务有害内容检测 阻碍攻击 信息操纵攻击

📋 核心要点

  1. AR中不当的虚拟内容会阻碍用户理解真实世界，现有方法缺乏有效检测此类有害内容的能力。
  2. ViDDAR利用视觉语言模型理解场景，并判断虚拟内容是否对用户任务产生负面影响。
  3. 实验表明ViDDAR能有效检测阻碍和信息操纵攻击，阻碍检测准确率高达92.15%。

📝 摘要（中文）

在增强现实（AR）中，虚拟内容通过提供额外信息来增强用户体验。然而，位置不当或设计不合理的虚拟内容可能会损害任务表现，因为它会削弱用户准确解读现实世界信息的能力。本文研究了两种类型的任务有害虚拟内容：阻碍攻击，即虚拟内容阻止用户看到现实世界的物体；以及信息操纵攻击，即虚拟内容干扰用户准确解读现实世界信息的能力。我们提供了一个数学框架来描述这些攻击，并创建了一个定制的开源数据集用于攻击评估。为了解决这些攻击，我们引入了ViDDAR（基于视觉语言模型的增强现实任务有害内容检测器），这是一个全面的全参考系统，它利用视觉语言模型（VLM）和先进的深度学习技术来监控和评估AR环境中的虚拟内容，采用用户-边缘-云架构来平衡性能和低延迟。据我们所知，ViDDAR是第一个采用VLM来检测AR环境中任务有害内容的系统。我们的评估结果表明，ViDDAR有效地理解复杂场景并检测任务有害内容，在533毫秒的检测延迟下实现了高达92.15%的阻碍检测准确率，在9.62秒的延迟下实现了82.46%的信息操纵内容检测准确率。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决增强现实环境中，虚拟内容对用户任务产生负面影响的问题。现有方法缺乏有效识别和缓解此类任务有害内容的能力，例如虚拟内容遮挡关键物体或篡改现实信息，从而降低用户的工作效率和准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉语言模型（VLM）的强大场景理解能力，判断虚拟内容与真实世界之间的关系，从而确定虚拟内容是否对用户任务产生不利影响。VLM能够理解图像中的物体、它们之间的关系以及文本描述，因此可以有效地检测出阻碍和信息操纵等攻击。

技术框架：ViDDAR采用用户-边缘-云架构。用户端负责捕捉图像和用户交互数据，边缘端进行初步处理和特征提取，云端则运行VLM进行最终的有害内容检测。整个流程包括图像采集、特征提取、VLM推理和决策四个主要阶段。系统首先获取AR场景的图像，然后提取图像特征，接着使用VLM分析场景内容和虚拟内容，最后根据VLM的输出判断是否存在任务有害内容。

关键创新：ViDDAR的关键创新在于首次将视觉语言模型应用于增强现实环境中的任务有害内容检测。与传统的基于规则或机器学习的方法相比，VLM能够更好地理解复杂场景和上下文信息，从而更准确地检测出各种类型的攻击。此外，用户-边缘-云架构的设计平衡了性能和延迟，使得系统能够实时响应用户的操作。

关键设计：ViDDAR的关键设计包括：1) 使用预训练的VLM模型，并通过微调来适应AR环境中的特定任务；2) 设计了专门的损失函数，用于训练VLM模型识别阻碍和信息操纵攻击；3) 优化了用户-边缘-云架构，以降低延迟并提高系统的实时性。具体参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ViDDAR在自定义数据集上进行了评估，结果表明其能够有效地检测阻碍和信息操纵攻击。在阻碍检测方面，ViDDAR实现了高达92.15%的准确率，检测延迟为533毫秒。在信息操纵检测方面，ViDDAR实现了82.46%的准确率，检测延迟为9.62秒。这些结果表明ViDDAR具有良好的性能和实时性，能够满足实际应用的需求。

🎯 应用场景

ViDDAR可应用于各种增强现实应用场景，例如工业维护、远程协作和教育培训。通过自动检测和移除任务有害内容，ViDDAR可以提高用户的工作效率、减少错误并改善用户体验。未来，该技术可以扩展到更复杂的AR环境，并与其他安全机制集成，以提供更全面的AR安全保障。

📄 摘要（原文）

In Augmented Reality (AR), virtual content enhances user experience by providing additional information. However, improperly positioned or designed virtual content can be detrimental to task performance, as it can impair users' ability to accurately interpret real-world information. In this paper we examine two types of task-detrimental virtual content: obstruction attacks, in which virtual content prevents users from seeing real-world objects, and information manipulation attacks, in which virtual content interferes with users' ability to accurately interpret real-world information. We provide a mathematical framework to characterize these attacks and create a custom open-source dataset for attack evaluation. To address these attacks, we introduce ViDDAR (Vision language model-based Task-Detrimental content Detector for Augmented Reality), a comprehensive full-reference system that leverages Vision Language Models (VLMs) and advanced deep learning techniques to monitor and evaluate virtual content in AR environments, employing a user-edge-cloud architecture to balance performance with low latency. To the best of our knowledge, ViDDAR is the first system to employ VLMs for detecting task-detrimental content in AR settings. Our evaluation results demonstrate that ViDDAR effectively understands complex scenes and detects task-detrimental content, achieving up to 92.15% obstruction detection accuracy with a detection latency of 533 ms, and an 82.46% information manipulation content detection accuracy with a latency of 9.62 s.