論文の概要: Disentangle Before Anonymize: A Two-stage Framework for Attribute-preserved and Occlusion-robust De-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08786v2
• Date: Thu, 01 May 2025 10:36:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.577111
• Title: Disentangle Before Anonymize: A Two-stage Framework for Attribute-preserved and Occlusion-robust De-identification
• Title（参考訳）: 匿名化前の混乱: 属性保存と排他的不正識別のための2段階フレームワーク
• Authors: Mingrui Zhu, Dongxin Chen, Xin Wei, Nannan Wang, Xinbo Gao,
• Abstract要約: 匿名化前の混乱」は、新しい二段階フレームワーク(DBAF)である このフレームワークには、Contrastive Identity Disentanglement (CID)モジュールとKey-authorized Reversible Identity Anonymization (KRIA)モジュールが含まれている。 大規模な実験により,本手法は最先端の非識別手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.741525129613535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In an era where personal photos are easily leaked and collected, face de-identification is a crucial method for protecting identity privacy. However, current face de-identification techniques face challenges in preserving attribute details and often produce anonymized results with reduced authenticity. These shortcomings are particularly evident when handling occlusions,frequently resulting in noticeable editing artifacts. Our primary finding in this work is that simultaneous training of identity disentanglement and anonymization hinders their respective effectiveness.Therefore, we propose "Disentangle Before Anonymize",a novel two-stage Framework(DBAF)designed for attributepreserved and occlusion-robust de-identification. This framework includes a Contrastive Identity Disentanglement (CID) module and a Key-authorized Reversible Identity Anonymization (KRIA) module, achieving faithful attribute preservation and high-quality identity anonymization edits. Additionally, we introduce a Multiscale Attentional Attribute Retention (MAAR) module to address the issue of reduced anonymization quality under occlusions.Extensive experiments demonstrate that our method outperforms state-of-the-art de-identification approaches, delivering superior quality, enhanced detail fidelity, improved attribute preservation performance, and greater robustness to occlusions.
• Abstract（参考訳）: 個人写真が簡単に漏洩して収集される時代において、顔認識はアイデンティティのプライバシを保護する重要な方法である。 しかし、現在の顔の非識別技術は属性の詳細を保存することの難しさに直面し、信頼性を低下させる匿名化の結果をしばしば生み出す。 これらの欠点は、オクルージョンを扱う際に特に顕著であり、しばしば顕著な編集アーティファクトをもたらす。 本研究における主要な発見は, 同一性不整合と匿名化の同時訓練がそれぞれの効果を阻害することであり, 従来, 属性保存・隠蔽・不正識別のための新しい2段階フレームワークである「匿名化前の分散」を提案する。 このフレームワークは、Contrastive Identity Disentanglement (CID)モジュールとKey-authorized Reversible Identity Anonymization (KRIA)モジュールを含み、忠実な属性保存と高品質なID匿名化編集を実現する。 さらに,マルチスケールアテンショナルアトリビュート保持(MAAR)モジュールを導入し,オクルージョンによる匿名化品質の低下問題に対処すると共に,本手法が最先端の非識別アプローチより優れ,品質が向上し,詳細性が向上し,属性保存性能が向上し,オクルージョンに対する堅牢性が向上することを示した。

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