論文の概要: A Key-Driven Framework for Identity-Preserving Face Anonymization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03434v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 11:35:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 21:00:20.712050
- Title: A Key-Driven Framework for Identity-Preserving Face Anonymization
- Title（参考訳）: アイデンティティ保護による顔匿名化のためのキー駆動フレームワーク
- Authors: Miaomiao Wang, Guang Hua, Sheng Li, Guorui Feng,
- Abstract要約: 仮想顔におけるプライバシと識別可能性の対立を解決するために,キー駆動型顔匿名化認証(KFAAR)フレームワークを提案する。
KFAARフレームワークは、頭位保存仮想顔生成(HPVFG)モジュールとキー制御可能な仮想顔認証(KVFA)モジュールで構成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.464459834036035
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Virtual faces are crucial content in the metaverse. Recently, attempts have been made to generate virtual faces for privacy protection. Nevertheless, these virtual faces either permanently remove the identifiable information or map the original identity into a virtual one, which loses the original identity forever. In this study, we first attempt to address the conflict between privacy and identifiability in virtual faces, where a key-driven face anonymization and authentication recognition (KFAAR) framework is proposed. Concretely, the KFAAR framework consists of a head posture-preserving virtual face generation (HPVFG) module and a key-controllable virtual face authentication (KVFA) module. The HPVFG module uses a user key to project the latent vector of the original face into a virtual one. Then it maps the virtual vectors to obtain an extended encoding, based on which the virtual face is generated. By simultaneously adding a head posture and facial expression correction module, the virtual face has the same head posture and facial expression as the original face. During the authentication, we propose a KVFA module to directly recognize the virtual faces using the correct user key, which can obtain the original identity without exposing the original face image. We also propose a multi-task learning objective to train HPVFG and KVFA. Extensive experiments demonstrate the advantages of the proposed HPVFG and KVFA modules, which effectively achieve both facial anonymity and identifiability.
- Abstract（参考訳）: 仮想顔はメタバースの重要な内容です。
近年,プライバシー保護のための仮想顔生成の試みが試みられている。
それでも、これらの仮想顔は、識別可能な情報を永久に取り除いたり、元のアイデンティティを仮想顔にマッピングしたりすることで、元のアイデンティティは永久に失われる。
本研究では,仮想顔におけるプライバシと識別可能性の対立に対処する試みとして,鍵駆動型顔匿名化と認証認識(KFAAR)フレームワークを提案する。
具体的には、KFAARフレームワークは、頭位保存仮想顔生成(HPVFG)モジュールとキー制御可能な仮想顔認証(KVFA)モジュールで構成される。
HPVFGモジュールはユーザキーを使用して、元の顔の潜伏ベクトルを仮想キーに投影する。
次に仮想ベクトルをマッピングし、仮想顔を生成する拡張符号化を得る。
頭部姿勢と表情補正モジュールを同時に追加することにより、仮想顔は、元の顔と同じ頭部姿勢と表情を有する。
認証中,KVFAモジュールは,元の顔画像を公開することなく,元の識別情報を取得することができる。
また,HPVFGとKVFAを学習するためのマルチタスク学習手法を提案する。
大規模な実験はHPVFGとKVFAモジュールの利点を示し、顔の匿名性と識別性の両方を効果的に実現している。
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