DeepPrivacy: A Generative Adversarial Network for Face Anonymization阅读笔记



先从低分辨率开始训练,逐步抬高分辨率。每次训练针对的分辨率大小由类似resnet的策略控制。
Result
PersonalOpinions
文章将整个人脸视为敏感信息是过于粗放的,在此基础上匿名手法也很粗放。将人脸遮蔽并借助GAN模型重新生成确实100%去除了人脸敏感信息,但实则变成了“换脸”任务,精细的模型设计仅仅让换脸效果更加自然。
《人脸识别的侵权责任认定》一文中对人脸中隐私的辨析我十分认同(焦艳玲.人脸识别的侵权责任认定[J].中国高校社会科学,2022(02):117-128+160)。
人脸图像隐私保护的对象应当是代表生物识别信息的人脸模板,而非人脸图像本身。通过匿名人脸图像固然也匿名了人脸模板,但失去的可用性也是巨大的,唯一的可用性仅仅是保持了图像中仍然包含一个自然的人脸。
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