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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00481v4
• Date: Tue, 3 Oct 2023 08:02:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 08:05:38.600996
• 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。 顔認証装置の識別を許可しながら、外観を大きく変えて身元を視覚的に隠すことができる。 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. Concretely, the identity hider benefits from two specially designed modules: 1) The virtual face generation module generates a virtual face with a new appearance by manipulating the latent space of 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 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隠蔽機は2つの特別に設計されたモジュールから恩恵を受ける。 1) 仮想顔生成モジュールは、StyleGAN2の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)外観伝達モジュールは、属性置換を介して仮想顔の外観を元の顔に転送する。 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。

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