Jul, 2023

视而不见：人类视觉隐私保护的身份隐藏器

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TL;DR本文提出了一种身份隐藏技术，通过在 StyleGAN2 的 latent space 中进行操作生成一个具有新视觉内容的虚拟人脸，然后将其与原始人脸进行可靠的叠加，以达到保护隐私和保留识别性能的目的。
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发现论文，激发创造
  • 基于密码限制的人脸身份转换的匿名化与还原

    提出一种面部身份变换器，实现基于密码的自动逼真化匿名化以及出现在视觉数据中的人脸的去匿名化，而不损害隐私。该方法可以使用多模态密码对面部进行匿名化和去匿名化，与现有的匿名化方法相比，不会损害隐私。

    Nov, 2019

  • 面部去识别中提升保护的隐私保护光学技术

    通过硬件级别的人脸去识别方法，解决了软件级别的人脸去识别在隐私安全上的漏洞问题。

    Mar, 2024

  • 差分隐私：基于扩散的人脸隐私保护

    本文提出了一种基于扩散模型的面部隐私保护方法 Diff-Privacy，通过统一匿名化和视觉身份信息隐藏任务，利用多尺度图像反演模块（MSI）和条件嵌入策略实现面部图像的隐私保护。

    Sep, 2023

  • PrivacyGAN: 鲁棒的生成图像隐私

    使用 VQGAN 和 StyleGAN 等图像生成技术，我们提出了一种名为 PrivacyGAN 的新方法来保护面部图像的隐私，同时保持图像的可用性，特别适用于社交媒体应用。我们的方法通过将原始图像在嵌入空间内向伪装图像进行移动来实现，该方法在保护隐私指标和鲁棒性评估方面表现出了有效性。

    Oct, 2023

  • 面部去识别隐私保护 GAN

    提出了一种基于隐私保护 GAN（PP-GAN）的新框架，将具有新颖真实性验证器和调节器模块的 GAN 用于人脸去识别问题，以确保在保持结构相似度的情况下产生去识别输出。该方法在隐私保护、实用保护和结构相似度方面的表现优于现有的人脸去识别技术，并提供了一种通过领域知识先验来封装 GAN 框架的实用解决方案。

    Jun, 2018

  • DreamIdentity：提高可编辑性，实现高效面部身份保留图像生成

    该论文提出了一种优化自由的面部识别编码器，以在条件面部图像中保留面部标识符，并提出了自我增强的可编辑性学习方法，从而在更快的速度下生成具有不同场景下的保留标识符的图像。

    Jul, 2023

  • StableIdentity：首次见面即可将任何人引入任何地方

    在这项工作中，我们提出了 StableIdentity，它允许只通过一张面部图像实现一致性身份重构，并且可以在各种情境中灵活注入所学到的身份，从而实现前所未有的图像、视频和 3D 定制生成模型。

    Jan, 2024

  • 实用数字伪装：利用脸部替换技术保护患者隐私

    本文提出了一种新颖的端到端人脸交换流水线用于评估面孔交换方法在隐私保护方面的效益和使用效用之间的平衡以及与基线隐私方法的差异，研究表明当前基于深度网络人脸交换受到现实世界视频中面部检测的瓶颈限制，文章针对标准儿童自闭症症状评估记录视频进行研究。

    Apr, 2022

  • 通过事件匿名化实现无需身份识别的个体再识别

    通过提出一种端到端网络架构，在保护身份隐私的同时完成下游任务（如人物重新识别），我们旨在对事件流进行匿名化处理，以防止从事件相机重构图像的攻击，方法是学习对事件进行混淆，从而降低攻击者从隐私信息中恢复图像的能力。我们还通过丰富的实验验证了我们的方法，并报告了在从公开可用的 SoftBio 数据集和我们提出的 Event-ReId 数据集模拟的合成事件数据上的结果。

    Aug, 2023

  • 学习面部匿名化技术以保护隐私的动作检测

    该论文提出了一种新的方法来学习视频脸部匿名化，使用对抗训练设置，在像素级别修改以匿名化每个人的脸，以确保隐私敏感信息得到删除，并尽量减少对行动检测性能的影响。

    Mar, 2018