Авторы: Юньцянь Вэнь, Бо Лю, Ли Сон, Цзиньи Цао, Жун Се
Организации: Шанхайский университет транспорта
Год: 2024
Издательство: Springer Nature Switzerland AG

Введение

В условиях быстрого развития технологий распознавания лиц и их широкого применения, защита личных данных становится одной из ключевых проблем. Книга “Face De-identification: Safeguarding Identities in the Digital Era” рассматривает различные методы обезличивания лиц, которые позволяют защитить идентичность человека при сохранении полезности изображений для других задач.

2024_Face_De_identification_Safeguarding_Identities_Digital_Era Скачать

Основные темы и подходы

1. Обзор технологий обезличивания лиц

Методы на основе обфускации: замыливание, пикселизация, использование масок и добавление случайного шума для сокрытия идентификационной информации.
Методы на основе алгоритма k-Same: создание средних изображений для групп лиц с целью сокрытия индивидуальных особенностей.
Методы на основе адверсариальных возмущений: использование небольших, но значимых изменений для обмана систем распознавания лиц.
Методы на основе глубоких генеративных моделей: использование GAN и других сетей для генерации обезличенных изображений.

2. Дифференцированная приватность и обезличивание

Применение дифференциальной приватности: добавление контролируемого шума для обеспечения приватности данных.
Комбинированные подходы: использование дифференциальной приватности вместе с методами глубокого обучения для улучшения результатов.

3. Обезличивание видеоданных

Обработка видеоданных: использование методов движения для обеспечивания временной согласованности и уменьшения вычислительных затрат.
Восстановление оригинальных данных: разработка методов, позволяющих восстановить оригинальные данные при наличии соответствующего ключа.

Преимущества

Высокое качество обезличивания: современные методы позволяют достигать высокого уровня сохранения качества изображений при защите идентичности.
Обеспечение полезности данных: важность сохранения возможности использования данных для задач, не связанных с распознаванием лиц.
Объяснимость методов: использование параметрических моделей и понятных подходов для улучшения доверия к результатам.

Заключение

Эта книга предоставляет исчерпывающее руководство по методам обезличивания лиц, включая новейшие достижения и практические рекомендации. Она предназначена для исследователей, разработчиков и всех, кто заинтересован в защите личных данных в цифровую эпоху.