論文の概要: Face Anonymization by Manipulating Decoupled Identity Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11137v1
• Date: Mon, 24 May 2021 07:39:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 15:11:14.065748
• Title: Face Anonymization by Manipulating Decoupled Identity Representation
• Title（参考訳）: 分離id表現の操作による顔匿名化
• Authors: Tianxiang Ma, Dongze Li, Wei Wang, Jing Dong
• Abstract要約: 本稿では,顔画像の識別情報をわずかな修正で漏洩から保護する手法を提案する。 具体的には、生成的敵ネットワークの力を利用する他の顔属性と同一性表現を分離する。 モデルの不整合性を回避し、匿名性生成(AIG)を効果的に行う手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.26916168336451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Privacy protection on human biological information has drawn increasing attention in recent years, among which face anonymization plays an importance role. We propose a novel approach which protects identity information of facial images from leakage with slightest modification. Specifically, we disentangle identity representation from other facial attributes leveraging the power of generative adversarial networks trained on a conditional multi-scale reconstruction (CMR) loss and an identity loss. We evaulate the disentangle ability of our model, and propose an effective method for identity anonymization, namely Anonymous Identity Generation (AIG), to reach the goal of face anonymization meanwhile maintaining similarity to the original image as much as possible. Quantitative and qualitative results demonstrate our method's superiority compared with the SOTAs on both visual quality and anonymization success rate.
• Abstract（参考訳）: 近年、人間の生体情報に対するプライバシー保護が注目され、顔の匿名化が重要な役割を担っている。 本稿では,顔画像の識別情報をわずかな修正で漏洩から保護する手法を提案する。 具体的には,条件付きマルチスケール・リコンストラクション(cmr)の損失とアイデンティティ損失を訓練した生成的敵ネットワークのパワーを利用して,他の顔属性からアイデンティティ表現を分離する。 本研究は,本モデルの不連続性を回避し,元の画像との類似性を可能な限り維持しつつ,対面匿名化の目標を達成するための効果的な匿名化手法,すなわち匿名識別生成(aig)を提案する。 定量的および定性的な結果は,視覚的品質と匿名化の成功率の両方において,SOTAよりも優れていることを示す。

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