Detekcija manipulacij za ohranjanje zasebnosti mehkih atributov na slikah obraza

Peter Rot, Peter Peer, Vitomir Štruc
{"title":"Detekcija manipulacij za ohranjanje zasebnosti mehkih atributov na slikah obraza","authors":"Peter Rot, Peter Peer, Vitomir Štruc","doi":"10.31449/upinf.vol29.num4.141","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"\nV 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.\n","PeriodicalId":393713,"journal":{"name":"Uporabna informatika","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-12-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Uporabna informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31449/upinf.vol29.num4.141","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

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.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Analiza uporabe aplikacije za sledenje stikov med mladimi: študija primera Nemčije ONLINE NOTES: sistem za razpoznavo govora in strojno prevajanje v realnem času na ravni univerzitetnih predavanj Metodologije za kvalitativno vrednotenje kakovosti odprtih podatkov Iz Islovarja Digitalne kompetence slovenskih študentov
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1