Photorealistic Face de-Identification by AggregatingDonors’ Face Components论文阅读笔记

题目：Photorealistic Face de-Identification by AggregatingDonors’ Face Components

摘要：

随着普遍监控系统的采用和高效的自动人脸匹配器的发展，保护隐私的问题变得至关重要。在这种情况下，自动面部去识别被恢复。典型的基于眼睛掩蔽或像素化的解决方案，虽然通常用于新闻广播，但产生非常不自然的图像。更复杂的解决方案在文献中被谨慎地引入，但它们没有考虑到基本的限制，如未识别图像的视觉相似性。相反，我们确定了基本的原则，并建立在有效的技术基础上，以获得符合我们预定义标准的自动面部去识别解决方案。更具体地说，我们的方法依赖于一组面部供体，它可以从中借用各种面部成分(眼睛、下巴等。 )。然后，通过将自己的面部成分替换为捐献者的面部成分，从而使自动面部匹配器被愚弄，而生成的面部的外观尽可能接近原始面部。在几个数据集上的实验验证了该方法的有效性，并从Priva的角度证明了它的能力**.[从捐献者的五官组合生成一张新的人脸]**

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