論文の概要: Face De-identification: State-of-the-art Methods and Comparative Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09863v1
• Date: Fri, 15 Nov 2024 01:00:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:38.533858
• Title: Face De-identification: State-of-the-art Methods and Comparative Studies
• Title（参考訳）: 顔の特定:最先端の方法と比較研究
• Authors: Jingyi Cao, Xiangyi Chen, Bo Liu, Ming Ding, Rong Xie, Li Song, Zhu Li, Wenjun Zhang,
• Abstract要約: 顔の特定は、顔画像のプライバシーを保護する効果的な手段とみなされる。 本稿では,現在最先端の顔識別手法を,ピクセルレベル,表現レベル,意味レベルという3つのレベルに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.333766763819796
• License:
• Abstract: The widespread use of image acquisition technologies, along with advances in facial recognition, has raised serious privacy concerns. Face de-identification usually refers to the process of concealing or replacing personal identifiers, which is regarded as an effective means to protect the privacy of facial images. A significant number of methods for face de-identification have been proposed in recent years. In this survey, we provide a comprehensive review of state-of-the-art face de-identification methods, categorized into three levels: pixel-level, representation-level, and semantic-level techniques. We systematically evaluate these methods based on two key criteria, the effectiveness of privacy protection and preservation of image utility, highlighting their advantages and limitations. Our analysis includes qualitative and quantitative comparisons of the main algorithms, demonstrating that deep learning-based approaches, particularly those using Generative Adversarial Networks (GANs) and diffusion models, have achieved significant advancements in balancing privacy and utility. Experimental results reveal that while recent methods demonstrate strong privacy protection, trade-offs remain in visual fidelity and computational complexity. This survey not only summarizes the current landscape but also identifies key challenges and future research directions in face de-identification.
• Abstract（参考訳）: 画像取得技術の普及と顔認識技術の進歩は、深刻なプライバシー問題を引き起こしている。 顔の特定は、通常、顔画像のプライバシーを保護する効果的な手段とみなされる個人識別を隠蔽または置き換えるプロセスを指す。 近年,顔の特定方法が多数提案されている。 本研究では,現在最先端の顔識別手法について,画素レベル,表現レベル,意味レベルという3つのレベルに分類した総合的なレビューを行う。 本手法は, プライバシー保護の有効性と画像ユーティリティの保存という2つの重要な基準に基づいて, それらの利点と限界を強調し, 体系的に評価する。 特にGAN(Generative Adversarial Networks)と拡散モデルを用いた深層学習に基づくアプローチは,プライバシとユーティリティのバランスにおいて大きな進歩を遂げていることを示す。 実験の結果、近年の手法は強力なプライバシー保護を示すが、トレードオフは視覚的忠実度と計算複雑性に留まっていることが明らかとなった。 本調査は,現状を要約するだけでなく,重要な課題と今後の研究方向性を明らかにするものである。

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