Tfn: +386-479-8245 † Denna artikel är en utökad version av vår artikel publicerad i Meden B.; Emeršič Ž; Štruc V.; Peer P. k-Same-Net: Neural-Network-Based Face Deidentification. I arbetet vid den internationella konferensen och workshopen om bioinspirerad intelligens (IWOBI), Funchal Madeira, Portugal, 10–12 juli 2017. Mottagare: 1 december 2017 ; Godkänd: 9 januari 2018; Publicerad: 13 januari 2018 Sammanfattning: Bild- och videodata delas idag regelbundet mellan statliga enheter och andra relevanta intressenter och kräver noggrann hantering av den personliga information som finns där. Ett allmänt tillvägagångssätt för att säkerställa skyddet av privatlivet i sådana uppgifter är användningen av avidentifierande tekniker, som syftar till att dölja identiteten för enskilda personer i bilden samtidigt som vissa aspekter av uppgifterna bevaras efter avidentifierandet. I detta arbete föreslår vi en ny strategi för ansiktsdeidentifikation, kallad k-Same-Net, som kombinerar de senaste Generativa Neural Networks (GNN) med den välkända k-Anonymitymechanismen och ger formella garantier för skydd av privatlivet på en sluten uppsättning identiteter. Vår GNN kan generera syntetiska surrogatbilder för avidentifierande genom att sömlöst kombinera funktioner i identiteter som används för att träna GNN-modellen. Dessutom gör det möjligt för oss att styra bildgenereringsprocessen med en liten uppsättning av utseende-relaterade parametrar som kan användas för att ändra specifika aspekter (t.ex. ansiktsuttryck, ålder, kön) av de syntetiserade surrogat bilder. Vi demonstrerar genomförbarheten av k-Same-Net i omfattande experiment på XM2VTS och CK+ dataset. Vi utvärderar effektiviteten i det föreslagna tillvägagångssättet genom omidentifieringsförsök med nya igenkänningsmodeller och jämför våra resultat med konkurrerande avidentifierande tekniker från litteraturen. Vi presenterar också ansiktsuttrycksigenkänning experiment för att visa verktygs-bevarande kapacitet k-Same-Net. Våra experimentella resultat tyder på att k-Same-Net är ett praktiskt alternativ för ansiktsdeidentifikation som uppvisar flera önskvärda egenskaper jämfört med befintliga lösningar inom detta område.
Ett generativt neuralt nätverk, k-sam-nät, som direkt genererar ansikten baserat på klusterattribut beskrivs i REF.
k-Same-Net: k-Anonymity with Generative Deep Neural Networks for Face Deidentification
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}