<div dir="ltr">Dear Community,<br><br>We have recently introduced PA-HMDB51 (<a href="https://github.com/htwang14/PA-HMDB51" target="_blank">https://github.com/htwang14/PA-HMDB51</a>), the very first human action video dataset with potential privacy leak attributes annotated. This dataset is collected and maintained by the VITA group at the CSE department of Texas A&M University.<br><br>The dataset contains 592 videos selected from the HMDB51 dataset [2]. For each video, we provide with frame-level annotation of five privacy attributes: skin color, gender, face, nudity, and relationship. The annotations are all provided in JSON format. Visualized examples can be found in the attachment.<br><br>The dataset aims to support and promote research on protecting visual privacy information in smart camera-based applications. A manuscript [1] introduces the dataset and related algorithms that we have developed for this topic.<br><br>We hope you will find this dataset useful,<br><br>Haotao Wang,<br>Texas A&M University<br><br>-------------------<br>Reference<br>[1] H. Wang, Z. Wu, Z. Wang, Z. Wang, and H. Jin, “Privacy-Preserving Deep Visual Recognition: An Adversarial Learning Framework and A New Dataset”, arXiv preprint arXiv:1906.05675, 2019<br></div>