Ansiktsavidentifierande, processen för att förhindra att en persons identitet kopplas till personuppgifter, är ett viktigt verktyg för skydd av privatlivet i samband med behandling av multimediedata. Med utvecklingen av algoritmer för ansiktsdetektering är en naturlig lösning att sudda ut eller blockera ansiktsregioner i visuella data för att dölja identitetsinformation. Sådana lösningar förstör dock ofta integritetsokänslig information och begränsar därmed dataverktyget, t.ex. köns- och åldersinformation. I detta dokument tar vi itu med problemet med avidentifierande genom att föreslå en enkel men effektiv ram, kallad GARP-Face, som balanserar nytta bevarande i ansikte deidentifikation. I synnerhet använder vi modern ansiktsanalysteknik för att bestämma kön, ålder och ras attribut ansiktsbilder, och bevara dessa attribut genom att söka motsvarande representanter konstruerade genom ett galleri dataset. Vi utvärderar det föreslagna tillvägagångssättet med hjälp av MORPH-datasetet i jämförelse med flera toppmoderna avidentifierande lösningar. Resultaten visar att vår metod överträffar tidigare lösningar för att bevara datanyttan samtidigt som vi uppnår en liknande grad av integritetsskydd.
För att ytterligare hålla data praktiskt taget användbara, Du et al. uttryckligen bevara ras, kön och ålder attribut i ansikte de-identification REF.
GARP-face: Balancing privacy protection and utility preservation in face de-identification
{'venue': 'IEEE International Joint Conference on Biometrics', 'journal': 'IEEE International Joint Conference on Biometrics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}