RiDDLE：基于潜变量加密器的可逆多样化去标识方法
计算机视觉与模式识别
2023-04-25 v3
摘要
本文提出 RiDDLE（全称 Reversible and Diversified De-identification with Latent Encryptor，基于潜变量加密器的可逆多样化去标识），以保护人物身份信息免遭滥用。RiDDLE 构建于预训练的 StyleGAN2 生成器之上，能够在潜空间内对面部身份进行加密与解密。RiDDLE 的设计具有三个引人注目的特性。第一，加密过程由密码引导，因而可使用不同口令实现多样化匿名化。第二，真实身份仅能用正确口令解密，否则系统将生成另一去标识人脸以维持隐私。第三，加密与解密共享高效实现，得益于精心定制的轻量级加密器。与现有替代方法的比较证实，我们的方法以更高质量、更高多样性和更强可逆性完成了去标识任务。我们进一步展示了 RiDDLE 在视频匿名化中的有效性。代码与模型将公开提供。
引用
@article{arxiv.2303.05171,
title = {RiDDLE: Reversible and Diversified De-identification with Latent Encryptor},
author = {Dongze Li and Wei Wang and Kang Zhao and Jing Dong and Tieniu Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.05171},
year = {2023}
}
备注
Accepted by CVPR 2023