論文の概要: CIAGAN: Conditional Identity Anonymization Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09544v2
• Date: Mon, 30 Nov 2020 17:12:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-01 14:16:28.095499
• Title: CIAGAN: Conditional Identity Anonymization Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: CIAGAN: 条件付きID匿名化生成敵ネットワーク
• Authors: Maxim Maximov, Ismail Elezi and Laura Leal-Taix\'e
• Abstract要約: CIAGANは条件付き生成対向ネットワークに基づく画像およびビデオの匿名化モデルである。 このモデルでは,高品質な画像や映像を制作しながら,顔や身体の特徴を識別できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.20367903755194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The unprecedented increase in the usage of computer vision technology in society goes hand in hand with an increased concern in data privacy. In many real-world scenarios like people tracking or action recognition, it is important to be able to process the data while taking careful consideration in protecting people's identity. We propose and develop CIAGAN, a model for image and video anonymization based on conditional generative adversarial networks. Our model is able to remove the identifying characteristics of faces and bodies while producing high-quality images and videos that can be used for any computer vision task, such as detection or tracking. Unlike previous methods, we have full control over the de-identification (anonymization) procedure, ensuring both anonymization as well as diversity. We compare our method to several baselines and achieve state-of-the-art results.
• Abstract（参考訳）: 社会におけるコンピュータビジョン技術の利用が前例のない増加にともない、データのプライバシーに対する懸念が高まっている。 人々の追跡や行動認識といった現実のシナリオでは、人々のアイデンティティを保護するために慎重に考慮しながらデータを処理できることが重要です。 本研究では,条件付き生成対向ネットワークに基づく画像およびビデオの匿名化モデルであるCIAGANを提案する。 我々のモデルは、検出や追跡などのコンピュータビジョンタスクに使用できる高品質の画像やビデオを作成しながら、顔や体の識別特性を除去することができる。 従来の方法とは異なり、匿名化(匿名化)手続きを完全に制御し、匿名化と多様性の両方を保証する。 提案手法をいくつかのベースラインと比較し,最先端の結果を得る。

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