Tillförlitlig ansiktsuttrycksigenkänning spelar en avgörande roll i samspelet mellan människa och maskin. De flesta av de metoder för ansiktsuttrycksanalys som hittills föreslagits ägna föga eller ingen uppmärksamhet åt skyddet av en användares integritet. I detta dokument föreslår vi en Privacy-Preserving Representation-Learning Variational Generative Adversarial Network (PPRL-VGAN) för att lära sig en bildrepresentation som uttryckligen är lösryckt från identitetsinformationen. Samtidigt är denna representation diskriminerande ur synvinkeln ansiktsuttrycksigenkänning och generativ eftersom den tillåter uttryck-likvärdig ansiktsbild syntes. Vi utvärderar den föreslagna modellen på två offentliga dataset under olika hotscenarier. Kvantitativa och kvalitativa resultat visar att vår strategi skapar en balans mellan bevarande av integritet och datanytta. Vi visar vidare att vår modell effektivt kan tillämpas på andra uppgifter som uttryck morfering och bildkomplettering.
PPRL-VGAN REF lär sig en integritet som bevarar omvandlingen av ansikten som döljer en persons identitet samtidigt som ansiktsuttrycket bevaras.
VGAN-Based Image Representation Learning for Privacy-Preserving Facial Expression Recognition
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}