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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00481v3
• Date: Wed, 27 Sep 2023 08:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 19:10:01.683055
• 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: 人間の視覚保護に有効なアイデンティティ隠蔽器を提案する。 提案したID隠蔽装置は、プライバシー保護と識別可能性保護に優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.877248368493838
• 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, these 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 schemes can maintain identifiability but slightly change the facial appearance, rendering it still susceptible to the visual perception of the original identity by data managers. In this paper, we propose an effective identity hider for human vision protection, which can significantly change appearance to visually hide identity while allowing identification for face recognizers. Specifically, the identity hider benefits from two modules: 1) The virtual face generation module (VFGM) generates a virtual face with a new appearance by manipulating the latent space in StyleGAN2. In particular, the virtual face has a similar parsing map to the original face, supporting other vision tasks such as head pose detection. 2) The appearance transfer module (ATM) transfers the appearance of the virtual face into the original face via attribute replacement. Meanwhile, identity information can be preserved well with the help of the disentanglement networks. In addition, diversity and background preservation are supported to meet the various requirements. Extensive experiments demonstrate 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、これらの画像は、個人の意志ではなく、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。 既存の保護スキームは識別性を維持できるが、顔の外観はわずかに変化し、データマネージャによる元のアイデンティティの視覚的な認識に影響を受けやすい。 本稿では,顔認識者に対する識別を可能とし,視覚的な識別の外観を著しく変えることが可能な,人間の視覚保護のための効果的なアイデンティティハイダを提案する。 具体的には、id hiderは2つのモジュールから恩恵を受ける。 1)仮想顔生成モジュール(VFGM)は、StyleGAN2における潜伏空間を操作することにより、新しい外観の仮想顔を生成する。 特に、仮想顔は、元の顔と同様のパースマップを持ち、頭の位置検出などの他の視覚タスクをサポートする。 2)外見伝達モジュール(ATM)は,仮想顔の外観を属性置換により元の顔に転送する。 一方、識別情報は、非絡み合いネットワークの助けを借りてよく保存できる。 また,多様な要件を満たすため,多様性と背景保全が支援されている。 大規模な実験により,提案したアイデンティティ隠蔽装置は,プライバシ保護と識別可能性保護に優れた性能を発揮することが示された。

関連論文リスト

• iFADIT: Invertible Face Anonymization via Disentangled Identity Transform [51.123936665445356]
  顔の匿名化は、個人のプライバシーを保護するために顔の視覚的アイデンティティを隠すことを目的としている。 Invertible Face Anonymization の頭字語 iFADIT を Disentangled Identity Transform を用いて提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T10:08:09Z)
• StableIdentity: Inserting Anybody into Anywhere at First Sight [57.99693188913382]
  一つの顔画像で同一性に一貫性のある再テクスチャ化を可能にするStableIdentityを提案する。 私たちは、1つの画像から学んだアイデンティティを直接、微調整なしでビデオ/3D生成に注入する最初の人です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T09:06:15Z)
• HFORD: High-Fidelity and Occlusion-Robust De-identification for Face Privacy Protection [60.63915939982923]
  顔の身元特定は、身元保護問題を解決するための実践的な方法である。 既存の顔の特定方法にはいくつかの問題がある。 これらの問題に対処するために,HFORD(High-Fidelity and Occlusion-Robust De-identification)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T08:59:02Z)
• Diff-Privacy: Diffusion-based Face Privacy Protection [58.1021066224765]
  本稿では,Diff-Privacyと呼ばれる拡散モデルに基づく顔のプライバシー保護手法を提案する。 具体的には、提案したマルチスケール画像インバージョンモジュール(MSI)をトレーニングし、元の画像のSDMフォーマット条件付き埋め込みのセットを得る。 本研究は,条件付き埋め込みに基づいて,組込みスケジューリング戦略を設計し,デノナイズプロセス中に異なるエネルギー関数を構築し,匿名化と視覚的アイデンティティ情報隠蔽を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T09:26:07Z)
• Graph-based Generative Face Anonymisation with Pose Preservation [49.18049578591058]
  AnonyGANは、顔の匿名化のためのGANベースのソリューションである。 ソースアイデンティティに対応する視覚情報を、任意の単一のイメージとして提供される条件IDに置き換える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T12:58:17Z)
• A Systematical Solution for Face De-identification [6.244117712209321]
  異なるタスクにおいて、人々は顔の特定(De-ID)に様々な要件を持つ 本稿では,これらのDe-ID操作に適合する系統的解を提案する。 本手法は,様々な方法で顔データを柔軟に識別し,画像の画質が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-19T02:02:51Z)
• IdentityDP: Differential Private Identification Protection for Face Images [17.33916392050051]
  顔の非識別、別名顔の匿名化は、実際のアイデンティティが隠されている間、同様の外観と同じ背景を持つ別の画像を生成することを指します。 我々は,データ駆動型ディープニューラルネットワークと差分プライバシー機構を組み合わせた顔匿名化フレームワークであるIdentityDPを提案する。 我々のモデルは、顔の識別関連情報を効果的に難読化し、視覚的類似性を保ち、高品質な画像を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-02T14:26:00Z)
• Towards Face Encryption by Generating Adversarial Identity Masks [53.82211571716117]
  敵の識別マスクを生成するためのターゲットID保護反復法(TIP-IM)を提案する。 TIP-IMは、様々な最先端の顔認識モデルに対して95%以上の保護成功率を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T12:45:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。