論文の概要: Gaussian Differentially Private Human Faces Under a Face Radial Curve Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08301v1
• Date: Tue, 10 Sep 2024 14:47:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 18:46:54.814648
• Title: Gaussian Differentially Private Human Faces Under a Face Radial Curve Representation
• Title（参考訳）: 顔の放射曲線を表現したガウス人の顔
• Authors: Carlos Soto, Matthew Reimherr, Aleksandra Slavkovic, Mark Shriver,
• Abstract要約: 本稿では,ガウシアン・ディファレンシャル・プライベート(GDP)の人間の顔を3Dで表すという課題について考察する。 関数の集合として3次元顔の新たな表現である顔放射曲線を提案する。 提案手法は, 平均面形状を保存し, 従来のプライバシ予算よりも少ないノイズを注入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.34508540415244
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we consider the problem of releasing a Gaussian Differentially Private (GDP) 3D human face. The human face is a complex structure with many features and inherently tied to one's identity. Protecting this data, in a formally private way, is important yet challenging given the dimensionality of the problem. We extend approximate DP techniques for functional data to the GDP framework. We further propose a novel representation, face radial curves, of a 3D face as a set of functions and then utilize our proposed GDP functional data mechanism. To preserve the shape of the face while injecting noise we rely on tools from shape analysis for our novel representation of the face. We show that our method preserves the shape of the average face and injects less noise than traditional methods for the same privacy budget. Our mechanism consists of two primary components, the first is generally applicable to function value summaries (as are commonly found in nonparametric statistics or functional data analysis) while the second is general to disk-like surfaces and hence more applicable than just to human faces.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Gaussian Differentially Private (GDP) 3D Human Faceをリリースする際の問題点について考察する。 人間の顔は多くの特徴を持つ複雑な構造であり、本質的には自身のアイデンティティと結びついている。 このデータを公式にプライベートな方法で保護することは、問題の次元性を考えると重要であるが、難しい。 機能データに対する近似DP手法をGDPフレームワークに拡張する。 さらに、3次元顔の新たな表現である顔放射曲線を関数の集合として提案し、その上で、提案したGDP関数データ機構を利用する。 ノイズを注入しながら顔の形状を保存するためには、新しい顔表現のための形状解析からツールに頼る。 提案手法は, 平均面形状を保存し, 従来のプライバシ予算よりも少ないノイズを注入する。 我々のメカニズムは2つの主成分から構成されており、第1は関数値の要約(非パラメトリック統計学や関数データ解析によく見られる)に、第2はディスクのような面に、第2は人間の顔にのみ適用可能である。

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