論文の概要: Assessing the Use of Face Swapping Methods as Face Anonymizers in Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20985v1
• Date: Tue, 27 May 2025 10:19:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.577427
• Title: Assessing the Use of Face Swapping Methods as Face Anonymizers in Videos
• Title（参考訳）: ビデオにおける顔匿名化手法としての顔スワッピング法の評価
• Authors: Mustafa İzzet Muştu, Hazım Kemal Ekenel,
• Abstract要約: 顔のスワップは一貫した顔の遷移を生じさせ、映像データのアイデンティティを効果的に隠すことができる。 結果は、プライバシー保護ビデオアプリケーションに対する顔交換の適性を強調し、匿名化に焦点を当てた顔スワッピングモデルにおける将来の進歩の基盤を固めた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing demand for large-scale visual data, coupled with strict privacy regulations, has driven research into anonymization methods that hide personal identities without seriously degrading data quality. In this paper, we explore the potential of face swapping methods to preserve privacy in video data. Through extensive evaluations focusing on temporal consistency, anonymity strength, and visual fidelity, we find that face swapping techniques can produce consistent facial transitions and effectively hide identities. These results underscore the suitability of face swapping for privacy-preserving video applications and lay the groundwork for future advancements in anonymization focused face-swapping models.
• Abstract（参考訳）: 大規模な視覚データに対する需要の増加と厳格なプライバシー規制が相まって、データ品質を著しく低下させることなく、個人のアイデンティティを隠蔽する匿名化方法の研究が進められている。 本稿では,ビデオデータのプライバシーを守るために,顔交換方式の可能性について検討する。 時間的一貫性、匿名性強度、視覚的忠実度に着目した広範囲な評価により、顔交換技術は、一貫した顔遷移を生じさせ、アイデンティティを効果的に隠蔽できることがわかった。 これらの結果は、プライバシー保護ビデオアプリケーションに対するフェイススワッピングの適合性を強調し、匿名化にフォーカスしたフェイススワッピングモデルにおける今後の進歩の基盤を固めるものである。

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