Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Lernen Sie GANonymization kennen: Ein neuartiges Framework zur Gesichtsanonymisierung mit Fähigkeiten zur Erhaltung des Gesichtsausdrucks
In den letzten Jahren sind mit der exponentiellen Zunahme der Verfügbarkeit personenbezogener Daten und der rasanten Weiterentwicklung der Technologie die Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Sicherheit gewachsen. Infolgedessen hat die Datenanonymisierung an Bedeutung gewonnen, da sie eine entscheidende Rolle beim Schutz der Privatsphäre der Menschen und bei der Verhinderung der versehentlichen Weitergabe sensibler Informationen spielt.
Datenanonymisierungsmethoden wie Generalisierung, Unterdrückung, Randomisierung und Störung werden häufig verwendet, um die Privatsphäre beim Teilen und Analysieren von Daten zu schützen. Allerdings weisen diese Methoden Schwächen auf. Die Verallgemeinerung kann zu Informationsverlust und verringerter Genauigkeit führen, die Unterdrückung kann zu unvollständigen Datensätzen führen, Randomisierungstechniken können Raum für Neuidentifizierungsangriffe lassen und Störungen können zu Störungen führen, die sich auf die Datenqualität auswirken. Bei der Implementierung dieser Methoden ist es von entscheidender Bedeutung, ein Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Datennutzen zu finden, um ihre Einschränkungen effektiv zu überwinden.
Die Erfassung und Weitergabe sensibler Gesichtsdaten kann besonders schwierig sein, insbesondere wenn Datensätze öffentlich zugänglich gemacht werden. Allerdings gibt es vielversprechende Möglichkeiten, Gesichtsdaten für Aufgaben wie die Emotionserkennung zu nutzen. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, schlug ein Forschungsteam aus Deutschland einen neuartigen Ansatz zur Bewältigung der Anonymisierung vor, der sich auf die Erkennung von Emotionen konzentriert.
Die Autoren stellen GANonymization vor, ein neuartiges Framework zur Gesichtsanonymisierung, das Gesichtsausdrücke bewahrt. Das Framework nutzt ein generatives kontradiktorisches Netzwerk (GAN), um eine anonymisierte Version eines Gesichts basierend auf einer Darstellung auf hoher Ebene zu synthetisieren.
Das GANonymisierungs-Framework besteht aus vier Komponenten: Gesichtsextraktion, Gesichtssegmentierung, Extraktion von Gesichtsmarkierungen und Neusynthese. Im Gesichtsextraktionsschritt erkennt und extrahiert das RetinaFace-Framework sichtbare Gesichter. Die Gesichter werden dann ausgerichtet und in der Größe geändert, um den Anforderungen des GAN zu entsprechen. Die Gesichtssegmentierung wird durchgeführt, um den Hintergrund zu entfernen und sich ausschließlich auf das Gesicht zu konzentrieren. Gesichtsmarkierungen werden mithilfe eines Media-Pipe-Face-Mesh-Modells extrahiert und liefern eine abstrakte Darstellung der Gesichtsform. Diese Orientierungspunkte werden auf ein 2D-Bild projiziert. Schließlich wird eine pix2pix GAN-Architektur für die Neusynthese verwendet, wobei Orientierungspunkt-/Bildpaare aus dem CelebA-Datensatz als Trainingsdaten verwendet werden. Das GAN generiert realistische Gesichtsbilder auf der Grundlage von Wahrzeichendarstellungen und stellt so sicher, dass der Gesichtsausdruck erhalten bleibt und gleichzeitig irrelevante Merkmale entfernt werden.
Um die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Ansatzes zu bewerten, führte das Forschungsteam eine umfassende experimentelle Untersuchung durch. Die Bewertung umfasste mehrere Aspekte, darunter die Beurteilung der Anonymisierungsleistung, die Berücksichtigung der Bewahrung emotionaler Ausdrücke und die Untersuchung der Auswirkungen des Trainings eines Emotionserkennungsmodells. Sie verglichen den Ansatz mit DeepPrivacy2 hinsichtlich der Anonymisierungsleistung mithilfe des WIDER-Datensatzes. Sie bewerteten auch die Bewahrung emotionaler Ausdrücke mithilfe der Datensätze AffectNet, CK+ und FACES. Der vorgeschlagene Ansatz übertraf DeepPrivacy2 bei der Erhaltung emotionaler Ausdrücke in allen Datensätzen, wie durch Inferenz- und Trainingsszenarien gezeigt wurde. Die experimentelle Untersuchung lieferte Belege für die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Ansatzes hinsichtlich der Anonymisierungsleistung und der Bewahrung emotionaler Ausdrucksformen. In beiden Aspekten zeigten die Ergebnisse eine Überlegenheit gegenüber der Vergleichsmethode DeepPrivacy2. Diese Ergebnisse tragen zum Verständnis und zur Weiterentwicklung von Gesichtsanonymisierungstechniken bei, insbesondere zur Erhaltung emotionaler Informationen bei gleichzeitiger Gewährleistung des Datenschutzes.
Abschließend stellen wir in diesem Artikel einen neuen Ansatz vor: GANonymization, ein neuartiges Framework zur Gesichtsanonymisierung, das ein generatives kontradiktorisches Netzwerk (GAN) nutzt, um Gesichtsausdrücke zu bewahren und gleichzeitig identifizierende Merkmale zu entfernen. Die umfassende experimentelle Untersuchung zeigte die Wirksamkeit des Ansatzes hinsichtlich der Anonymisierungsleistung und der Bewahrung emotionaler Ausdrucksformen. In beiden Aspekten übertraf der vorgeschlagene Ansatz DeepPrivacy2, eine Vergleichsmethode, was auf seine Überlegenheit hinweist. Diese Ergebnisse tragen zur Weiterentwicklung von Gesichtsanonymisierungstechniken bei und verdeutlichen das Potenzial für die Beibehaltung emotionaler Informationen bei gleichzeitiger Gewährleistung des Datenschutzes.
