Aug, 2023

通过事件匿名化实现无需身份识别的个体再识别

PDF
TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 可学习的保护隐私的行人图像匿名化

    本文探讨了一种隐私保护的匿名化方法，它针对行人图像保留授权模型的个人身份信息（PII），同时防止第三方识别 PII。通过采用前沿的可逆学习方法，把传统隐私保护的监督式匿名方法与身份不变模型相结合训练，以保护隐私并在保证行人图像语义信息完整的同时，在重新识别任务中取得了较好的表现。

    Jul, 2022

  • 从事件相机到视频：将现代计算机视觉引入事件相机

    研究使用成熟的计算机视觉技术对从事件数据中重建的视频进行对象分类和图像重建，从而充分发挥事件相机的优异特性。

    Apr, 2019

  • 差分隐私跨摄像头人员再识别

    本研究探讨了使用像素化和颜色量化实现差分隐私机制来保护图像数据，以减少意外任务表现，同时保持高度再识别性能的可能性。

    Jun, 2023

  • 实用真实世界应用的人员重识别数据集和方法基准测试

    本文介绍了一种完整的方法来评估人物重新识别方法及其训练数据集在无监督实时操作方面的适用性，并以三个数据集为基准测试了四种方法，提供指南以帮助未来设计更好的人物重新识别流水线。

    Dec, 2022

  • 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

  • 事件相机实现高速和高动态范围视频

    本文提出了一种使用循环网络从事件流中直接学习重建图像的方法，并在此基础上扩展到从事件流合成彩色图像的方法，实验证明该网络在处理高速现象和挑战性照明条件下具有较好的图像质量和高动态范围重建，并作为事件数据的中间表示进行了分类和视觉惯性积分导航等应用。

    Jun, 2019

  • 基于视频的可见光红外人员再识别与辅助样本

    本研究提出了一种可匹配可见光和红外相机捕捉的人物的可视红外人物再识别方法（VI-ReID），旨在实现 24 小时监控系统中的人物检索和跟踪。通过构建大规模 VI-ReID 数据集 BUPTCampus，本研究为该领域的进一步研究提供了基础，并通过应用生成对抗网络（GAN）和课程学习等方法，取得了显著优越的实验结果。

    Nov, 2023

  • AI 技术对特征保留上下文中的工业图像和视频数据进行匿名化研究

    随着技术的不断提升，保护隐私信息变得越来越重要。本研究应用基于深度学习的全身匿名化框架 DeepPrivacy2，将人工身份生成应用于工业图像和视频数据，并与传统匿名化技术进行性能比较，考虑了身份生成质量、时间一致性以及姿势估计和动作识别的适用性。

    May, 2024

  • 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