論文の概要: Seeing is not Believing: An Identity Hider for Human Vision Privacy Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00481v2
• Date: Thu, 6 Jul 2023 01:08:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 09:16:06.342405
• Title: Seeing is not Believing: An Identity Hider for Human Vision Privacy Protection
• Title（参考訳）: 見ることは信じない: 人間の視覚のプライバシー保護のためのアイデンティティ・ハイダー
• Authors: Tao Wang, Yushu Zhang, Zixuan Yang, Hua Zhang, and Zhongyun Hua
• Abstract要約: 本稿では,人間の視覚に対する視覚的変化を顕著に表すためのアイデンティティ隠蔽装置を提案する。 アイデンティティ隠蔽装置は、プライバシー保護と識別性において優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.969431968369223
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Massive captured face images are stored in the database for the identification of individuals. However, the stored images can be observed intentionally or unintentionally by data managers, which is not at the will of individuals and may cause privacy violations. Existing protection works only slightly change the visual content of the face while maintaining the utility of identification, making it susceptible to the inference of the true identity by human vision. In this paper, we propose an identity hider that enables significant visual content change for human vision while preserving high identifiability for face recognizers. Firstly, the identity hider generates a virtual face with new visual content by manipulating the latent space in StyleGAN2. In particular, the virtual face has the same irrelevant attributes as the original face, e.g., pose and expression. Secondly, the visual content of the virtual face is transferred into the original face and then the background is replaced with the original one. In addition, the identity hider has strong transferability, which ensures an arbitrary face recognizer can achieve satisfactory accuracy. Adequate experiments show that the proposed identity hider achieves excellent performance on privacy protection and identifiability preservation.
• Abstract（参考訳）: 大量の撮像された顔画像は、個人を特定するためにデータベースに格納される。 しかし、保存された画像は、個人の意思ではなく、プライバシー侵害を引き起こす可能性があるデータマネージャによって、意図的に、または意図せず観察される。 既存の保護は、顔の視覚的な内容をわずかに変えるだけで、識別の効用を保ちながら、人間の視覚による真のアイデンティティの推論に影響を受けやすい。 本稿では,顔認識器の高識別性を維持しつつ,人間の視力に対する視覚的変化を顕著に抑制するアイデンティティ隠蔽器を提案する。 まず、idハイダは、stylegan2の潜在空間を操作して、新たな視覚コンテンツを持つ仮想顔を生成する。 特に、仮想顔は、例えばポーズや表現など、元の顔と同じ無関係な属性を持つ。 次に、仮想顔の視覚内容が元の顔に転送され、背景が元の顔に置き換えられる。 さらに、アイデンティティハイダは、強い転送性を有し、任意の顔認識器が良好な精度を達成できる。 適切な実験により,提案手法はプライバシ保護と識別性保存において優れた性能を発揮することが示された。

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