Disability-First Design and Creation of A Dataset Showing Private Visual Information Collected With People Who Are Blind
Disability-First Design and Creation of A Dataset Showing Private Visual Information Collected With People Who Are Blind
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以残疾为先的设计和创建数据集，显示从盲人那里收集的私人视觉信息
DOI：
10.1145/3544548.3580922
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Wang, Yang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sharma, Tanusree;Stangl, Abigale;Zhang, Lotus;Tseng, Yu-Yun;Xu, Inan;Findlater, Leah;Gurari, Danna;Wang, Yang
我们展示了残疾优先数据集“BIV-Priv”的设计和创建，其中包含 26 名盲人参与者拍摄的 14 个私人类别的 728 张图像和 728 个视频，以支持人工智能 (AI) 模型的下游开发。虽然数据集创建的最佳实践通常会尝试消除私有内容，但某些应用程序需要此类内容来进行模型开发。我们描述了以合乎道德的方式创建包含私人内容的数据集的方法，包括使用道具而不是参与者自己的私人物品，并平衡多学科视角（例如可访问性、隐私、计算机视觉）以满足有形指标（例如多样性、类别、内容量）来支持人工智能创新。我们观察到参与者在数据收集过程中遇到的挑战，包括可访问性问题（例如，理解前景与背景对象的放置）以及由于内容的敏感性而导致的问题（例如，在捕捉家庭成员周围的避孕套等道具时感到不适）。
We present the design and creation of a disability-first dataset, “BIV-Priv,” which contains 728 images and 728 videos of 14 private categories captured by 26 blind participants to support downstream development of artificial intelligence (AI) models. While best practices in dataset creation typically attempt to eliminate private content, some applications require such content for model development. We describe our approach in creating this dataset with private content in an ethical way, including using props rather than participants’ own private objects and balancing multi-disciplinary perspectives (e.g., accessibility, privacy, computer vision) to meet the tangible metrics (e.g., diversity, category, amount of content) to support AI innovations. We observed challenges that our participants encountered during the data collection, including accessibility issues (e.g., understanding foreground vs. background object placement) and issues due to the sensitive nature of the content (e.g., discomfort in capturing some props such as condoms around family members).
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设计用于从残疾人那里收集人工智能数据的在线基础设施
DOI：
10.1145/3442188.3445870
发表时间：
2021
期刊：
Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency
影响因子：
--
作者：
J. Park;Danielle Bragg;Ece Kamar;M. Morris
通讯作者：
M. Morris
使用手机和基于云的视觉搜索引擎进行实时物体扫描
DOI：
10.1145/2513383.2513443
发表时间：
2013
期刊：
Proceedings of the 15th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility
影响因子：
--
作者：
Yu Zhong;Pierre Garrigues;Jeffrey P. Bigham
通讯作者：
Jeffrey P. Bigham
DOI：
10.1109/cvpr.2018.00380
发表时间：
2018-02
期刊：
2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
影响因子：
--
作者：
D. Gurari;Qing Li;Abigale Stangl;Anhong Guo;Chi Lin;K. Grauman;Jiebo Luo;Jeffrey P. Bigham
通讯作者：
D. Gurari;Qing Li;Abigale Stangl;Anhong Guo;Chi Lin;K. Grauman;Jiebo Luo;Jeffrey P. Bigham
支持盲人摄影
DOI：
10.1145/2049536.2049573
发表时间：
2011
期刊：
The proceedings of the 13th international ACM SIGACCESS conference on Computers and accessibility
影响因子：
--
作者：
C. Jayant;H. Ji;Samuel White;Jeffrey P. Bigham
通讯作者：
Jeffrey P. Bigham
DOI：
10.1109/iccv48922.2021.01064
发表时间：
2021-04
期刊：
2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)
影响因子：
--
作者：
Daniela Massiceti;L. Zintgraf;J. Bronskill;Lida Theodorou;Matthew Tobias Harris;Edward Cutrell;C. Morrison;Katja Hofmann;Simone Stumpf
通讯作者：
Daniela Massiceti;L. Zintgraf;J. Bronskill;Lida Theodorou;Matthew Tobias Harris;Edward Cutrell;C. Morrison;Katja Hofmann;Simone Stumpf