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保护性扰动是否可以防止个人数据受稳定扩散的侵害?
在这篇论文中,我们系统评估了使用扰动在实际威胁模型下保护图像的方法,并介绍了一种能够在最大程度上保留原始图像结构的净化方法。实验证明,稳定扩散可以有效地从净化后的图像中学习,并且对各种保护方法具有良好的适应性。
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7 months ago
通过操纵潜空间实现差分隐私成像
为了解决社交媒体、照片设备的普及,以及人脸识别系统的不断增加所带来的图像隐私问题,我们提出了一种基于未经条件训练的生成模型的潜在空间的图像混淆新方法,该方法能够合成高分辨率、逼真的面部图像,并以满足局部差分隐私的形式进行操作。据我们所知,这
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3 years ago
DeepPrivacy:一种用于人脸去识别的生成性对抗网络
该研究提出了一种基于条件生成对抗网络的新型体系结构,可以在保留原始数据分布的同时自动地对图像中的人脸进行匿名处理,以隐私安全信息为基础生成图像实现了对图像中所有人脸的完全匿名化,并且引入了包括非传统姿势、遮挡脸部和背景变化巨大的人脸数据集。
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5 years ago
使用深度神经网络进行图像隐私预测
本文研究了利用卷积神经网络和用户标签来自动预测图像的隐私,并将不同卷积神经网络中提取的深度特征进行比较,结果表明使用 ResNet 提取的特征的学习模型在图像隐私预测方面优于其他模型。同时,该研究结果还表明深度视觉特征和图像标签的组合可以提
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5 years ago
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