The impact of abstract and object tags on image privacy classification

📄 arXiv: 2510.07976v1 📥 PDF

作者: Darya Baranouskaya, Andrea Cavallaro

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-09

备注: This work has been submitted to the ICASSP 2026

💡 一句话要点

研究抽象和对象标签对图像隐私分类的影响，揭示标签类型与数量的关键作用。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 图像隐私 隐私分类 抽象标签 对象标签 计算机视觉 机器学习 上下文理解

📋 核心要点

  1. 现有图像隐私分类方法主要依赖对象标签，忽略了抽象标签在理解图像上下文和主观信息方面的潜力。
  2. 该研究探索了抽象标签和对象标签在图像隐私分类中的作用，并分析了不同标签数量下的性能差异。
  3. 实验结果表明，在标签数量有限的情况下，抽象标签比对象标签更有效，为未来图像隐私分类器的设计提供了指导。

📝 摘要（中文）

对象标签表示具体的实体，是许多计算机视觉任务的核心，而抽象标签则捕捉更高层次的信息，这对于需要上下文的、潜在主观的场景理解的任务至关重要。从图像中提取的对象和抽象标签也有助于可解释性。本文探讨了哪种类型的标签更适合图像隐私这种上下文相关且本质上主观的任务。虽然对象标签通常用于隐私分类，但我们表明，当标签预算有限时，抽象标签更有效。相反，当每个图像有大量的标签可用时，与对象相关的信息同样有用。我们相信这些发现将指导未来的研究，开发更准确的图像隐私分类器，并充分了解标签类型和数量的作用。

🔬 方法详解

问题定义：图像隐私分类旨在识别包含敏感信息的图像，例如个人身份信息或不适宜公开的场景。现有方法主要依赖于对象标签，即图像中包含的具体物体，例如“人”、“汽车”等。然而，图像的隐私性往往与场景的上下文和主观理解密切相关，而对象标签难以捕捉这些信息。因此，如何有效利用抽象标签，例如“拥挤”、“危险”等，来提升图像隐私分类的准确性是一个关键问题。

核心思路：本文的核心思路是探索抽象标签和对象标签在图像隐私分类中的不同作用。作者认为，抽象标签能够更好地捕捉图像的上下文信息和主观含义，从而更准确地判断图像的隐私性。同时，作者也考虑到标签数量的限制，研究了在不同标签预算下，抽象标签和对象标签的相对重要性。

技术框架：论文采用了一种基于标签的图像隐私分类框架。首先，从图像中提取对象标签和抽象标签。然后，利用这些标签训练分类器，预测图像的隐私级别。具体来说，作者使用了不同的分类算法，例如支持向量机（SVM）和逻辑回归，并比较了它们在不同标签组合下的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于强调了抽象标签在图像隐私分类中的重要性。与以往主要关注对象标签的方法不同，该研究表明，在标签数量有限的情况下，抽象标签能够提供更有效的信息，从而提升分类准确率。此外，该研究还分析了标签数量对不同类型标签的影响，为未来的研究提供了指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 标签提取方法：作者使用了预训练的图像标注模型来提取对象标签和抽象标签。2) 特征表示：作者将标签表示为向量，并使用不同的特征工程方法，例如TF-IDF，来提升特征的表达能力。3) 分类器选择：作者比较了不同的分类算法，并选择了性能最佳的算法进行实验。

📊 实验亮点

实验结果表明，在标签数量有限的情况下，使用抽象标签的图像隐私分类器性能优于使用对象标签的分类器。当标签数量增加时，对象标签的性能逐渐接近抽象标签。这些结果表明，在设计图像隐私分类器时，应充分考虑标签类型和数量的影响，并根据实际情况选择合适的标签组合。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交媒体平台、云存储服务等场景，帮助用户自动识别和保护个人隐私。通过分析图像中的抽象和对象标签，系统可以自动标记潜在的隐私风险，并提醒用户谨慎分享。此外，该技术还可以用于开发更智能的图像搜索和过滤系统，帮助用户更好地管理和保护个人信息。

📄 摘要（原文）

Object tags denote concrete entities and are central to many computer vision tasks, whereas abstract tags capture higher-level information, which is relevant for tasks that require a contextual, potentially subjective scene understanding. Object and abstract tags extracted from images also facilitate interpretability. In this paper, we explore which type of tags is more suitable for the context-dependent and inherently subjective task of image privacy. While object tags are generally used for privacy classification, we show that abstract tags are more effective when the tag budget is limited. Conversely, when a larger number of tags per image is available, object-related information is as useful. We believe that these findings will guide future research in developing more accurate image privacy classifiers, informed by the role of tag types and quantity.