There is a growing privacy concern due to the popularity of social media and surveillance systems, along with advances in face recognition software. However, established image obfuscation techniques are either vulnerable to re-identification attacks by human or deep learning models, insufficient in preserving image fidelity, or too computationally intensive to be practical. To tackle these issues, we present DeepBlur, a simple yet effective method for image obfuscation by blurring in the latent space of an unconditionally pre-trained generative model that is able to synthesize photo-realistic facial images. We compare it with existing methods by efficiency and image quality, and evaluate against both state-of-the-art deep learning models and industrial products (e.g., Face++, Microsoft face service). Experiments show that our method produces high quality outputs and is the strongest defense for most test cases.


翻译:由于社交媒体和监视系统的普及以及面部识别软件的进步,人们越来越关注隐私问题,然而,既有的图像模糊技术要么容易被人类或深层学习模式的重新识别攻击,要么不足以维护图像的忠诚性,或者在计算上过于密集,难以做到实用。 为了解决这些问题,我们介绍了DeepBlur, 这是一种简单而有效的图像模糊化方法,在一种无条件的、经过事先训练的能够合成照片真实面部图像的基因化模型的潜在空间中模糊不清。 我们用效率和图像质量将其与现有方法进行比较,并对照最先进的深层学习模式和工业产品(如面部++、微软脸部服务)进行评估。 实验表明,我们的方法产生高质量的产出,是大多数测试案例最有力的防御手段。

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