論文の概要: Selective manipulation of disentangled representations for privacy-aware facial image processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12632v1
• Date: Fri, 26 Aug 2022 12:47:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-29 13:06:45.061010
• Title: Selective manipulation of disentangled representations for privacy-aware facial image processing
• Title（参考訳）: プライバシ対応顔画像処理における不整合表現の選択的操作
• Authors: Sander De Coninck, Wei-Cheng Wang, Sam Leroux, Pieter Simoens
• Abstract要約: センサデータがクラウドに送信される前に、プライバシーに敏感な属性を除去するエッジベースのフィルタリングステージを提案する。 我々は、アンタングル表現を利用した最先端の画像操作技術を用いて、プライバシーフィルタリングを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.612561387428165
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Camera sensors are increasingly being combined with machine learning to perform various tasks such as intelligent surveillance. Due to its computational complexity, most of these machine learning algorithms are offloaded to the cloud for processing. However, users are increasingly concerned about privacy issues such as function creep and malicious usage by third-party cloud providers. To alleviate this, we propose an edge-based filtering stage that removes privacy-sensitive attributes before the sensor data are transmitted to the cloud. We use state-of-the-art image manipulation techniques that leverage disentangled representations to achieve privacy filtering. We define opt-in and opt-out filter operations and evaluate their effectiveness for filtering private attributes from face images. Additionally, we examine the effect of naturally occurring correlations and residual information on filtering. We find the results promising and believe this elicits further research on how image manipulation can be used for privacy preservation.
• Abstract（参考訳）: カメラセンサーと機械学習が組み合わさって、インテリジェントな監視などさまざまなタスクをこなしている。 計算の複雑さのため、これらの機械学習アルゴリズムのほとんどは、処理のためにクラウドにオフロードされる。 しかし、サードパーティのクラウドプロバイダによる機能障害や悪意のある使用など、プライバシの問題に対する懸念が高まっている。 これを軽減するために,センサデータがクラウドに送信される前に,プライバシーに敏感な属性を除去するエッジベースのフィルタリングステージを提案する。 プライバシフィルタリングを実現するために,異種表現を利用した最先端画像操作技術を使用する。 我々はオプトインとオプトアウトのフィルタ操作を定義し、顔画像からのプライベート属性のフィルタリングの有効性を評価する。 さらに,自然発生する相関と残差情報がフィルタリングに与える影響について検討する。 この結果が期待でき、プライバシー保護のために画像操作をどのように利用できるか、さらなる研究につながると信じています。

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