AttFaceMasker人脸隐私保护专家
Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.12238/ems.v7i6.13830
Abstract
随着深度学习等人工智能领域的迅猛发展,人脸识别技术已实现了显著的突破。利用人脸属性来进行身份识别的技术得到了越来越广泛的应用,例如社区、学校等场所的门禁系统、银行柜台的身份验证、犯罪嫌疑人的侦察等。然而,利用人脸识别技术收集到的众多人脸数据,其中包含了用户的敏感信息,倘若这些信息不慎外泄,用户的隐私将受到重大侵害。本文基于人脸隐私的保护与人脸面部属性的修改,提出一种行之有效的人脸隐私增强框架——AttGAN面部属性编辑框架,助力人脸隐私保护技术的发展。
Keywords
深度学习;人脸识别;面部属性编辑
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[1] 岳猛,姚志强.人脸隐私增强计算模型优化方案[J].福建电脑,2024,40(02):17-21.
[2] 徐欣桐.面向人脸识别的图像隐私保护方法研究[D].南京理工大学,2023.
[3] 廖冰冰.人脸图像隐私保护技术研究[D].长春工业大学,2023.
[4] 刘回归.基于面部语义建模的人脸匿名技术研究[D].杭州电子科技大学,2023.
[5] 何昱雯.基于生成对抗网络的图片隐私保护算法研究与实现[D].北京邮电大学,2019.
[6] 肖红梅,王伟珍,房媛.基于生成对抗网络的女上装图像属性编辑[J].服装学报,2024,9(01):42-47.
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