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2025-01-18 更新
iFADIT: Invertible Face Anonymization via Disentangled Identity Transform
Authors:Lin Yuan, Kai Liang, Xiong Li, Tao Wu, Nannan Wang, Xinbo Gao
Face anonymization aims to conceal the visual identity of a face to safeguard the individual’s privacy. Traditional methods like blurring and pixelation can largely remove identifying features, but these techniques significantly degrade image quality and are vulnerable to deep reconstruction attacks. Generative models have emerged as a promising solution for anonymizing faces while preserving a natural appearance. However, many still face limitations in visual quality and often overlook the potential to recover the original face from the anonymized version, which can be valuable in specific contexts such as image forensics. This paper proposes a novel framework named iFADIT, an acronym for Invertible Face Anonymization via Disentangled Identity Transform. The framework features a disentanglement architecture coupled with a secure flow-based model: the former decouples identity information from non-identifying attributes, while the latter transforms the decoupled identity into an anonymized version in an invertible manner controlled by a secret key. The anonymized face can then be reconstructed based on a pre-trained StyleGAN that ensures high image quality and realistic facial details. Recovery of the original face (aka de-anonymization) is possible upon the availability of the matching secret, by inverting the anonymization process based on the same set of model parameters. Furthermore, a dedicated secret-key mechanism along with a dual-phase training strategy is devised to ensure the desired properties of face anonymization. Qualitative and quantitative experiments demonstrate the superiority of the proposed approach in anonymity, reversibility, security, diversity, and interpretability over competing methods.
面部匿名化的目的是隐藏面部的视觉身份以保障个人隐私。传统方法如模糊处理和像素化可以大量移除识别特征，但这些技术会显著破坏图像质量并容易受到深度重建攻击。生成模型的出现作为一种匿名化面部的有前景的解决方案，同时保持自然外观。然而，许多生成模型在视觉质量方面仍有局限，并且往往忽视了从匿名化版本中恢复原始面部的潜力，这在图像取证等特定情境中可能是有价值的。本文提出了一种新型框架，名为iFADIT，即基于分离身份变换的可逆面部匿名化的缩写。该框架具有一个分离架构和一个安全流模型：前者将身份信息与非识别属性分离，后者以秘密密钥控制的方式将分离的身份转化为可逆的匿名化版本。然后，基于预训练的StyleGAN，可以重建匿名化后的面部，确保图像高质量和逼真的面部细节。在拥有匹配的密钥的情况下，可以通过基于同一组模型参数的匿名化过程反向操作来恢复原始面部（即反匿名化）。此外，设计了一个专用的秘密密钥机制以及双阶段训练策略，以确保面部匿名化所需的属性。定性和定量实验表明，相对于其他方法，所提出的方法在匿名性、可逆性、安全性、多样性和可解释性方面表现出卓越的优势。
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Summary
该文提出一种名为iFADIT的新型框架，用于可逆面部匿名化。该框架结合了解纠缠架构和基于流的模型，实现身份信息的解耦和匿名化处理，同时保留非身份属性。使用秘密密钥控制可逆转换，可基于预训练的StyleGAN重建匿名化面部，确保高图像质量和真实面部细节。在获得匹配的密钥后，可以基于相同的模型参数进行去匿名化。此外，iFADIT设计了一种专用的秘密密钥机制和双阶段训练策略，以确保面部匿名化的理想特性。实验证明，该方法在匿名性、可逆性、安全性、多样性和可解释性方面优于其他方法。
Key Takeaways
- 面部匿名化的目的是保护个人隐私。
- 传统方法如模糊和像素化虽能去除身份特征，但会降低图像质量并易受深度重建攻击。
- 生成模型为面部匿名化提供了新的解决方案，但存在视觉质量和潜在的去匿名化风险。
- iFADIT框架结合解纠缠架构和基于流的模型进行面部匿名化。
- 该框架通过秘密密钥控制可逆转换，能确保高图像质量和真实细节，并允许基于匹配密钥的去匿名化。
- iFADIT采用专用的秘密密钥机制和双阶段训练策略，确保面部匿名化的理想特性。
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