VerA: 适用于临床面部照片的通用匿名化方法

对面部图像传播中的隐私需求在国际上日益受到重视，GDPR、DPDPA、CCPA、PIPL 和 APPI 等法规的激增反映了这一点。尽管最近在匿名化方面的进展超越了像素化或模糊方法，但该任务面临的额外约束带来了挑战。当前匿名化方法很大程度上未解决的是临床图像，以及展示面部医疗干预（例如面部手术或牙科程序）前后对比的临床图像对。我们提出了 VerA，这是第一个解决临床应用中两个挑战的通用匿名化框架：A) 它保留选定的语义区域（例如嘴部区域）以展示医疗干预结果，即匿名化仅应用于保留区域之外的区域；B) 它生成在多张照片中保持个人身份一致性的匿名化图像，这对于对临床干预前后拍摄的同一人的照片进行匿名化至关重要。我们通过广泛的定量和定性评估，验证了在临床图像的单张和成对匿名化上的结果。我们还表明，在既定的匿名化任务中，VerA 在照片真实感和去标识化方面达到了 SOTA。