論文の概要: Disguise without Disruption: Utility-Preserving Face De-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13269v1
- Date: Thu, 23 Mar 2023 13:50:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 14:19:50.871731
- Title: Disguise without Disruption: Utility-Preserving Face De-Identification
- Title（参考訳）: Disguise without Disruption: 実用性を維持する顔認識
- Authors: Zikui Cai, Zhongpai Gao, Benjamin Planche, Meng Zheng, Terrence Chen,
M. Salman Asif, Ziyan Wu
- Abstract要約: 本研究では,変化したデータのユーザビリティを確保しつつ,顔画像をシームレスに識別する新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は, 難読化と非可逆性を最大化するために, 変分機構を用いて合成した偽の識別情報を抽出する。
提案手法を複数のデータセット上で広範囲に評価し,先行技術w.r.t.の様々な下流タスクよりも高い非識別率と一貫性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.100645893964366
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the increasing ubiquity of cameras and smart sensors, humanity is
generating data at an exponential rate. Access to this trove of information,
often covering yet-underrepresented use-cases (e.g., AI in medical settings)
could fuel a new generation of deep-learning tools. However, eager data
scientists should first provide satisfying guarantees w.r.t. the privacy of
individuals present in these untapped datasets. This is especially important
for images or videos depicting faces, as their biometric information is the
target of most identification methods. While a variety of solutions have been
proposed to de-identify such images, they often corrupt other non-identifying
facial attributes that would be relevant for downstream tasks. In this paper,
we propose Disguise, a novel algorithm to seamlessly de-identify facial images
while ensuring the usability of the altered data. Unlike prior arts, we ground
our solution in both differential privacy and ensemble-learning research
domains. Our method extracts and swaps depicted identities with fake ones,
synthesized via variational mechanisms to maximize obfuscation and
non-invertibility; while leveraging the supervision from a mixture-of-experts
to disentangle and preserve other utility attributes. We extensively evaluate
our method on multiple datasets, demonstrating higher de-identification rate
and superior consistency than prior art w.r.t. various downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: カメラやスマートセンサーの普及に伴い、人類は指数的な速度でデータを生成している。
このトロブ情報へのアクセスは、しばしばまだ理解されていないユースケース(例えば医療現場におけるAI)をカバーすることで、新しい世代のディープラーニングツールに役立てることができる。
しかし、熱心なデータ科学者はまず、これらの未処理データセットに存在する個人のプライバシーを満足する保証を提供するべきである。
これは顔を描いた画像やビデオにとって特に重要であり、生体情報はほとんどの識別方法の標的となっている。
このようなイメージを識別する様々な方法が提案されているが、下流のタスクに関係のある他の非識別の顔属性を悪用することが多い。
本稿では,変化したデータのユーザビリティを確保しつつ,顔画像をシームレスに識別する新しいアルゴリズムであるDisguiseを提案する。
先行技術とは異なり、ソリューションはディファレンシャルプライバシとアンサンブル学習研究ドメインの両方に基礎を置いている。
提案手法は,難読化と非可逆性を最大化するために変動機構によって合成され,表現されたアイデンティティを偽のものと抽出・スワップする。
提案手法を複数のデータセット上で広範囲に評価し,先行技術w.r.t.の様々な下流タスクよりも高い非識別率と一貫性を示す。
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