论生成可识别的虚拟人脸
计算机视觉与模式识别
2022-07-26 v2
摘要
利用生成模型进行人脸匿名化日益普遍，其通过生成虚拟人脸图像来清除隐私信息，同时确保隐私与图像可用性。此类虚拟人脸图像在移除或保护原始身份后通常不可识别。本文形式化并解决了生成可识别虚拟人脸图像的问题。为保护隐私，我们的虚拟人脸图像在视觉上不同于原始图像。此外，它们绑定有新的虚拟身份，可直接用于人脸识别。我们提出了一种可识别虚拟人脸生成器（IVFG）来生成虚拟人脸图像。IVFG 根据用户特定的密钥，将原始人脸图像的隐向量投影为虚拟隐向量，并据此生成虚拟人脸图像。为使虚拟人脸图像可识别，我们提出了一种多任务学习目标以及一种三元组风格的训练策略来学习 IVFG。我们在不同的人脸图像数据集上使用不同的人脸识别器评估了虚拟人脸图像的性能，结果均表明 IVFG 在生成可识别虚拟人脸图像方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2110.07986,
title = {On Generating Identifiable Virtual Faces},
author = {Zhuowen Yuan and Zhengxin You and Sheng Li and Xinpeng Zhang and Zhenxin Qian and Alex Kot},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.07986},
year = {2022}
}