Kinematics-Induced Multimodal 3D Human Pose Estimation with Subject-Level Privacy

📄 arXiv: 2610.02943v1 📥 PDF

作者: Kaushik Bhargav Sivangi, Fani Deligianni

分类: cs.CV

发布日期: 2026-10-02

💡 一句话要点

提出一种多模态3D人体姿态估计框架以解决隐私问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 3D人体姿态估计 隐私保护 运动学 差分隐私

📋 核心要点

  1. 现有的多模态3D人体姿态估计方法在隐私保护方面存在不足，尤其是在同一受试者的相关数据上训练时。
  2. 本文提出的框架通过运动学诱导的传感器融合和隐私审计，增强了多模态3D HPE的准确性和隐私保护能力。
  3. 在MM-Fi数据集上的实验结果表明，该框架在姿态估计精度和隐私保护方面均有显著提升。

📝 摘要（中文）

多模态3D人体姿态估计（3D HPE）结合了来自RGB、LiDAR和毫米波雷达的互补信息，但在同一受试者的相关观察数据上训练的模型存在被忽视的隐私风险。本文提出了一种统一的多模态3D HPE框架，结合了运动学诱导的传感器融合、受试者级隐私审计和私密训练。首先，模型对特定模态的关节表示进行对齐，注入骨骼结构，并自适应聚合互补传感器证据以提高姿态预测的准确性。其次，提出了一种黑箱受试者成员推断攻击，并通过经验性的点对点最大泄漏分析来表征个体攻击得分如何影响成员推断结果。最后，通过行动时间分层实现用户级差分隐私，采用加权的受试者内采样策略以确保行动和时间覆盖。我们在MM-Fi数据集上进行了评估，涵盖三种不同的实验协议。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态3D人体姿态估计中的隐私风险，现有方法在处理同一受试者的相关数据时，未能有效保护个人隐私。

核心思路：提出一种结合运动学诱导的传感器融合和受试者级隐私审计的统一框架，以提高姿态估计的准确性并保护用户隐私。

技术框架：整体架构包括模态特定关节表示对齐、骨骼结构注入、互补传感器证据自适应聚合，以及黑箱成员推断攻击的分析。

关键创新：最重要的创新在于引入了行动时间分层策略，实现用户级差分隐私，确保在多模态数据中有效保护个体隐私。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化姿态预测，同时通过加权的受试者内采样策略确保了行动和时间的覆盖性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，提出的框架在MM-Fi数据集上相较于基线方法，姿态估计精度提高了显著幅度，同时有效降低了隐私泄露风险，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能监控、运动分析和人机交互等，能够在保护用户隐私的同时，提供准确的姿态估计，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Multimodal 3D Human Pose Estimation (3D HPE) combines complementary information from RGB, LiDAR, and mmWave radar, but models trained on correlated observations from the same individuals, raise privacy risks overlooked by record level analysis. We present a unified framework for multimodal 3D HPE that couples kinematics-induced sensor fusion with subject level privacy auditing and private training. First, our multimodal model aligns modality specific joint representation, injects skeletal structure and adaptively aggregates complementary sensor evidence for accurate pose prediction. Second, we formulate a black-box subject membership inference attack for 3D HPE, complemented by an empirical pointwise maximal leakage analysis, which characterizes how individual attack score outcomes change inference about the membership outcome. Third, we instantiate user-level differential privacy via Action Temporal Stratification, a population weighted within-subject sampling strategy that enforces action and temporal coverage. We evaluate our framework on the MM-Fi dataset across three diverse experimental protocols. Source-code will be released upon acceptance.