Abstrakt. Med spridningen av billig videoövervakning och teknik för ansiktsigenkänning blir det allt mer möjligt att spåra och matcha människor när de rör sig genom offentliga rum. För att skydda integriteten för försökspersoner synliga i videosekvenser, tidigare forskning föreslår att använda ad hoc obfuscation metoder, såsom suddig eller pixelation av ansiktet. Det har dock inte gjorts någon större undersökning av hur oklarheter påverkar bildernas användbarhet, till exempel när det gäller klassificeringsuppgifter. I detta dokument visar vi att ad hoc-metoder inte bevarar nyttan för olika uppgifter på höga fördumpningsnivåer, medan de på låga fördunklade nivåer inte förhindrar erkännande. För att övervinna den underförstådda kompromissen mellan integritet och verktyg, introducerar vi en ny algoritm, k -Same-Select, som är ett formellt integritetsskyddsschema baserat på k -anonymity som bevisligen skyddar integritet och bevarar dataverktyg. Vi validerar empiriskt våra resultat genom utvärderingar av FERET-databasen, en stor riktig uppsättning av ansiktsbilder.
För att övervinna avvägningen mellan integritetsskydd och dataverktyg infördes k-Same-Select-algoritmen som en direkt förlängning av k-Same-algoritmen REF.
Integrating Utility into Face De-identification
{'venue': 'Privacy Enhancing Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}