图像匿名化是否影响计算机视觉训练？
计算机视觉与模式识别
2023-06-09 v1 人工智能
摘要
图像匿名化在许多地区被广泛采用以符合隐私法规。然而，匿名化常降低数据质量，削弱其对计算机视觉开发的效用。本文研究图像匿名化对训练计算机视觉模型在关键计算机视觉任务（检测、实例分割与姿态估计）上的影响。具体而言，我们在常见检测数据集上基准测试识别性能下降，其中评估了针对人脸与全身的传统及逼真匿名化。我们的综合实验反映传统图像匿名化大幅影响最终模型性能，尤其在匿名化全身时。此外，我们发现逼真匿名化可缓解该性能下降，实验反映人脸匿名化下性能下降极小。我们的研究表明，逼真匿名化能够在一系列重要计算机视觉基准上以最小性能退化实现隐私保护型计算机视觉开发。
引用
@article{arxiv.2306.05135,
title = {Does Image Anonymization Impact Computer Vision Training?},
author = {Håkon Hukkelås and Frank Lindseth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.05135},
year = {2023}
}
备注
Accepted at CVPR Workshop on Autonomous Driving 2023