【摘 要】
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深度学习为各领域提供了巨大的发展空间,同时也带来了潜在的隐私威胁,用于人脸检测和训练深度学习模型的人脸图像面临着身份泄露的威胁,人脸图像的身份隐私保护成为重要的研究课题。目前人脸身份去识别算法生成的图像面部结构完整、人脸自然,但仍然存在表情、肤色等属性破坏,保护模型安全性不足的问题。对此,本文展开了以下研究工作:(1)提出了一种强面部特征分析算法。根据人脸识别技术的特点,利用欧氏距离(Euclid
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深度学习为各领域提供了巨大的发展空间,同时也带来了潜在的隐私威胁,用于人脸检测和训练深度学习模型的人脸图像面临着身份泄露的威胁,人脸图像的身份隐私保护成为重要的研究课题。目前人脸身份去识别算法生成的图像面部结构完整、人脸自然,但仍然存在表情、肤色等属性破坏,保护模型安全性不足的问题。对此,本文展开了以下研究工作:(1)提出了一种强面部特征分析算法。根据人脸识别技术的特点,利用欧氏距离(Euclidean Distance)分别计算每个像素化面部特征图像与该人脸图像的相似度,将匹相似度低于设定阈值的特征作为强面部特征。(2)设计了一个基于强面部特征分析的人脸隐私保护模型IF-CIAGAN。改进CIAGAN模型图像输入的形式,将强面部特征分析算法嵌入到CIAGAN模型的预处理层,以局部特征匿名化减少整体面部匿名化引起的面部属性损失。(3)研究了基于深度神经网络的差分隐私算法。差分隐私通过隐私预算调整隐私保护程度。差分隐私随机梯度下降法(DP-SGD)通过分组的形式,向训练梯度添加差分隐私噪声,使深度神经网络满足差分隐私,控制生成图像的隐私性与可用性。(4)提出基于差分隐私的人脸图像隐私保护模型IFDP-CIAGAN。训练模型的过程中向梯度加入差分隐私噪声,利用动态调整的形式控制加入的噪声规模,改进IF-CIAGAN模型,使生成图像满足差分隐私。实验证明IF-CIAGAN生成的图像保留了原始图像更多面部纹理特征。为了增强IF-CIAGAN的隐私保护能力,提出基于差分隐私的IFDP-CIAGAN模型,生成图像在实现人脸去识别的情况下,保留了原始图像更多的特征,防止IFDP-CIAGAN模型遭遇反演攻击威胁。
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