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基于妆容风格补丁激活的对抗性人脸隐私保护
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作者 袁霖 黄令 +4 位作者 郝凯乐 张家伟 朱明瑞 王楠楠 高新波 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期405-413,共9页
人脸识别技术的飞速发展极大地便利了人们的生活,但也引发了大众对个人隐私的担忧。人们通过社交媒体和网络发布的人脸图像可能会遭到不法机构的收集,并被人脸识别系统识别出身份从而窃取与用户相关的隐私信息。因此,需要一种隐私保护机... 人脸识别技术的飞速发展极大地便利了人们的生活,但也引发了大众对个人隐私的担忧。人们通过社交媒体和网络发布的人脸图像可能会遭到不法机构的收集,并被人脸识别系统识别出身份从而窃取与用户相关的隐私信息。因此,需要一种隐私保护机制,使得用户通过公开媒体发布的人脸图像能够被正常观看,却可以防止人脸识别系统从中提取准确的身份信息。主流的基于对抗样本的方法在某种程度上能够解决这一问题,但难免会在图像中引入可被轻易察觉的噪声。人们通过社交媒体等平台分享个人照片时往往会加入一些美颜特效,因此,在为图像添加美化效果的同时巧妙地嵌入对抗性扰动,从而实现对图片的身份隐私保护是一种两全的选择。对此,提出了一种基于妆容风格补丁激活的人脸图像身份隐私保护方法。该方法将参考人脸图像的妆容风格,通过特征补丁的方式激活到原始人脸图像的特征中,再将激活后的特征重建为含妆容的对抗性人脸图像,同时利用身份隐私增强模块,通过迫使生成图像的身份特征逼近一个目标身份从而获得对抗性隐私保护能力。实验结果表明,该方法生成的人脸图像不仅具有更好的视觉效果和多样化的妆容风格,还能够有效防御多种黑盒人脸识别模型造成的隐私侵犯。 展开更多
关键词 面部隐私 妆容风格 特征补丁 身份隐私保护 黑盒人脸识别模型
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