論文の概要: Disguise without Disruption: Utility-Preserving Face De-Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13269v2
- Date: Mon, 18 Dec 2023 15:33:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 02:40:44.621356
- 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,修正データの利用性を確保しつつ,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を紹介する。
本手法は, 難読化と非可逆性を最大化するために, 変分機構を用いて生成した合成物を用いて, 描写されたアイデンティティを抽出し置換することを含む。
提案手法を複数のデータセットを用いて広範に評価し,様々な下流タスクにおける従来の手法と比較して,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）: 40.484745636190034
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rise of cameras and smart sensors, humanity generates an exponential
amount of data. This valuable information, including underrepresented cases
like AI in medical settings, can fuel new deep-learning tools. However, data
scientists must prioritize ensuring privacy for individuals in these untapped
datasets, especially for images or videos with faces, which are prime targets
for identification methods. Proposed solutions to de-identify such images often
compromise non-identifying facial attributes relevant to downstream tasks. In
this paper, we introduce Disguise, a novel algorithm that seamlessly
de-identifies facial images while ensuring the usability of the modified data.
Unlike previous approaches, our solution is firmly grounded in the domains of
differential privacy and ensemble-learning research. Our method involves
extracting and substituting depicted identities with synthetic ones, generated
using variational mechanisms to maximize obfuscation and non-invertibility.
Additionally, we leverage supervision from a mixture-of-experts to disentangle
and preserve other utility attributes. We extensively evaluate our method using
multiple datasets, demonstrating a higher de-identification rate and superior
consistency compared to prior approaches in various downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: カメラとスマートセンサーの台頭により、人類は指数関数的な量のデータを生成する。
この貴重な情報は、医療現場でAIのような表現不足のケースを含むもので、新しい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、データサイエンティストは、これらの未処理データセットの個人、特に識別方法の第一ターゲットである顔を持つ画像やビデオのプライバシーを確保することを優先しなければならない。
このような画像を識別する提案された解決策は、下流タスクに関連する非識別の顔属性を妥協することが多い。
本稿では,修正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を紹介する。
これまでのアプローチとは異なり、われわれのソリューションは差分プライバシーとアンサンブル学習研究の領域にしっかりと根ざしている。
本手法は, 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生成した, 表現されたアイデンティティを合成のもので抽出・置換することを含む。
さらに、エキスパートの混成体からの監督を利用して、他のユーティリティ属性を歪め、保存します。
提案手法を複数のデータセットを用いて広範に評価し,様々な下流タスクにおける従来の手法と比較して,高い非識別率と一貫性を示す。
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