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2024-12-11 更新
VerA: Versatile Anonymization Applicable to Clinical Facial Photographs
Authors:Majed El Helou, Doruk Cetin, Petar Stamenkovic, Niko Benjamin Huber, Fabio Zünd
The demand for privacy in facial image dissemination is gaining ground internationally, echoed by the proliferation of regulations such as GDPR, DPDPA, CCPA, PIPL, and APPI. While recent advances in anonymization surpass pixelation or blur methods, additional constraints to the task pose challenges. Largely unaddressed by current anonymization methods are clinical images and pairs of before-and-after clinical images illustrating facial medical interventions, e.g., facial surgeries or dental procedures. We present VerA, the first Versatile Anonymization framework that solves two challenges in clinical applications: A) it preserves selected semantic areas (e.g., mouth region) to show medical intervention results, that is, anonymization is only applied to the areas outside the preserved area; and B) it produces anonymized images with consistent personal identity across multiple photographs, which is crucial for anonymizing photographs of the same person taken before and after a clinical intervention. We validate our results on both single and paired anonymization of clinical images through extensive quantitative and qualitative evaluation. We also demonstrate that VerA reaches the state of the art on established anonymization tasks, in terms of photorealism and de-identification.
面部图像传播中对隐私的需求正在国际上得到支持，这得到了诸如GDPR、DPDPA、CCPA、PIPL和APPI等法规的广泛响应。虽然最近的匿名化技术进展超越了像素化或模糊方法，但对此任务的额外约束带来了挑战。当前的大多数匿名化方法尚未解决临床图像和前后临床图像对比的问题，这些图像展示了面部医疗干预（例如面部手术或牙科手术）。我们提出了VerA，即首个多功能匿名化框架，解决了临床应用中面临的两大挑战：A）它能够保留选定语义区域（例如口部区域）以显示医疗干预结果，即只在保留区域之外应用匿名化；B）它生成具有一致个人身份的匿名图像，这对于对同一人在临床干预前后的照片进行匿名化处理至关重要。我们通过大量的定量和定性评估对单一和配对临床图像的匿名化结果进行了验证。我们还证明，VerA在公认的匿名化任务上达到了最先进的水平，无论是从真实感还是从去个性化角度来看皆是如此。
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PDF accepted to WACV 2025
Summary
随着隐私需求的增长和国际上相关法规的普及，如GDPR、DPDPA、CCPA、PIPL和APPI等，面部图像匿名化的需求日益迫切。尽管现有的匿名化技术在不断进步并超越了像素化或模糊方法，但在特定条件下仍面临挑战。尤其是在临床图像和展示面部医疗干预（如面部手术或牙科手术）的前后对比图像方面，现有技术大多未涉及。本文提出了VerA，首个通用匿名化框架，解决了临床应用中面临的两个挑战：一是在保留选定语义区域（如口部区域）的同时，对医疗干预结果进行展示，仅对非保留区域进行匿名化处理；二是能在多次拍摄的同一人的照片中保持个人身份一致，这对于临床干预前后的照片至关重要。经过广泛定量和定性评估，VerA在单一和配对临床图像的匿名化方面表现出色，并在已建立的匿名化任务上达到了最新技术水平。
Key Takeaways
- 随着隐私需求增长及相关法规普及（GDPR等），面部图像匿名化的需求逐渐显现。
- 虽然有面部图像匿名化技术的新进展，但针对临床图像的挑战仍然存在。特别是针对临床前后对比图像中的医疗干预区域的匿名化是一个尚未解决的关键问题。
- VerA框架解决了临床应用中两个主要挑战：保留医疗干预区域的语义信息并对其进行展示，同时保持非保留区域的匿名化；确保同一人在不同照片中的身份一致性。
- VerA在多种临床图像的匿名化处理方面进行了广泛的评估验证，并达到了现有技术的领先水平。这体现在照片的真实性以及对个人信息的有效去除等方面。
- VerA对选定区域外的信息实施精准去标识化操作，保持了临床医学实践过程中的专业要求和个人隐私需求的平衡。
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