通过美颜保护人脸隐私OACSTPCD
Protecting Face Privacy via Beautification
社交网络上广泛传播的人脸图像易被未授权的自动识别系统推断出敏感信息,这为用户隐私带来了威胁.为保护用户隐私,一些方法通过在人脸上添加具有可迁移性的扰动来去除可识别信息.然而,它们生成的结果由于存在较为明显的扰动使得视觉感知效果较差,因此并不适合在社交网络上分享.为此,提出了一种基于美颜的对抗性人脸生成方案Adv-beauty.Adv-beauty利用人脸匹配器和美颜鉴别器来协同监督生成器的训练过程,促使生成器在原始人脸上产生类似美颜的扰动来混淆人…查看全部>>
Face images distributed widely on social networks are vulnerable to inferring sensitive information by unauthorized automatic identification systems,which poses a threat to user privacy.To protect face privacy,several methods have been proposed to generate highly transferable adversarial faces to remove identity information.However,the results generated by existing methods still suffer from obvious perturbations that make visual perception poor,which i…查看全部>>
汪涛;张玉书;赵若宇;温文媖;朱友文
南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京 211106南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京 211106南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京 211106江西财经大学 信息管理学院,南昌 330013南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,南京 211106
计算机与自动化
美颜人脸隐私身份生成对抗网络(GAN)
beautificationface privacyidentitygenerative adversarial networks(GAN)
《计算机科学与探索》 2024 (1)
244-251,8
国家重点研发计划青年科学家项目(2021YFB3100400)国家自然科学基金面上项目(62072237)南京航空航天大学研究生科研与实践创新计划项目(xcxjh20221608).This work was supported by the National Key Research and Development Program of China(2021YFB3100400),the General Program of the National Natural Science Foundation of China(62072237),and the Postgraduate Research and Practice Innovation Project of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics(xcxjh20221608).
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