Meta专利提出模糊数据流来改善AR/VR共享中的隐私问题
解决共享控制和个人隐私问题
（映维网Nweon 2023年09月01日）科技的发展加快了世界的互联互通。例如，传统的仅语音通话已演变成音视频通话，甚至是现在的XR沉浸式通话。然而，这带来了新的挑战，比如隐私问题和共享控制问题。Meta认为，在这个日益互联的环境中，传统的系统无法解决用户对共享和隐私的担忧。
所以在名为“Obscuring objects in data streams using machine learning”的专利申请中，这家公司提出了一种利用机器学习来模糊数据流中的对象，从而帮助解决共享和隐私问题。
概括来说，发明描述的数据流处理系统提供对重要用户价值的对象的共享控制粒度控制。例如，传统选项让用户要么在视场中几乎不共享任何对象，要么在视场中共享每个对象。
对象模糊系统的实现为用户提供low level访问，以定义在共享数据会话中如何显示单个对象、对象类别或对象位置。
这种控制允许用户在数据流中共享特定个人方面，同时维护和确保隐私。这种个性化可以鼓励共享数据流会话中的用户之间的连接，并提供更准确和自然的通信。
在一个实施例中，系统定义数据流中共享对象的用户首选项，以便用户可以主动控制共享的方面。在视频流示例中，可以为与其他用户共享的视图域中的对象定义用户首选项。用户首选项可以包括来自用户的显式定义，例如对象类别和用于这些对象类别和/或对象位置的共享规则以及用于所述对象位置的共享规则。
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