Detekcija manipulacij za ohranjanje zasebnosti mehkih atributov na slikah obraza

Avtorji

  • Peter Rot Fakulteta za elektrotehniko
  • Peter Peer
  • Vitomir Štruc

DOI:

https://doi.org/10.31449/upinf.vol29.num4.141

Ključne besede:

analiza obraza, globoko učenje, mehke biometrične značilnosti, zasebnost

Povzetek

V strokovni literaturi se vse pogosteje pojavljajo potrebe po metodah za zagotavljanje zasebnosti v slikovnih podatkih. Na področju analize obrazov so raziskovalci predlagali metode, ki preslikajo sliko obraza tako, da je samodejno luščenje mehkih biometričnih lastnosti oteženo, obenem pa je vizualni videz slike podoben izvirni sliki. V tem članku predlagamo nov detekcijski postopek, ki zaznava, ali je bila slika spremenjena s tovrstnimi metodami. Postopek temelji na dejstvu, da razvrščevalnik mehkih biometričnih lastnosti tipično vrne različen rezultat za zaščiteno sliko in za sliko, ki je obdelana s postopkom za obnavljanje slike. Z eksperimenti pokažemo, da lahko to razliko uporabimo za detekcijo sprememb na sliki, ki so posledica uporabe metod za zaščito zasebnosti. Prednost naše metode je, da ne potrebuje znanja o uporabljeni metodi za zaščito zasebnosti. Detektor ovrednotimo na štirih metodah za ohranjanje zasebnosti mehkih atributov in na treh raznovrstnih zbirkah slik obrazov. Rezultati kažejo, da ima predlagan postopek vrsto prednosti pred konkurenčnimi rešitvami in da z visoko natančnostjo detektira manipulirane slike.

Prenosi

Objavljeno

2021-12-21

Kako citirati

Rot, P., Peer, P., & Štruc, V. (2021). Detekcija manipulacij za ohranjanje zasebnosti mehkih atributov na slikah obraza. porabna nformatika, 29(4). https://doi.org/10.31449/upinf.vol29.num4.141

Številka

Rubrike

Kratki znanstveni prispevki