En ansiktsbild ger inte bara detaljer om ett ämnes identitet utan avslöjar också flera attribut som kön, ras, sexuell läggning och ålder. Framsteg i maskininlärning algoritmer och populariteten av att dela bilder på World Wide Web, inklusive sociala medier webbplatser, har ökat omfattningen av dataanalys och informationsprofilering från fotosamlingar. Detta utgör ett allvarligt hot mot privatlivet för personer som inte vill bli profilerade. Denna forskning presenterar en ny algoritm för anonymisering av selektiva attribut som en individ inte vill dela utan att påverka den visuella kvaliteten på bilder. Med hjälp av den föreslagna algoritmen kan en användare välja enstaka eller flera attribut som ska överskridas samtidigt som identitetsinformation och visuellt innehåll bevaras. Den föreslagna adversariella perturberingsbaserade algoritmen inbäddar omärkligt buller i en bild så att attributet förutsägelsealgoritm för det valda attributet ger felaktigt klassificeringsresultat och därmed bevarar informationen enligt användarens val. Experiment på tre populära databaser d.v.s. MUCT, LFWcrop och CelebA visar att den föreslagna algoritmen inte bara anonymiserar k-attributes, utan också bevarar bildkvalitet och identitetsinformation.
Nyligen föreslog REF en algoritm för att anonymisera flera ansiktsattribut i en ingångsbild samtidigt som identiteten bevaras med hjälp av kontradiktorisk perturbation.
Anonymizing k-Facial Attributes via Adversarial Perturbations
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}