DeepPrivacy: 얼굴 익명화를 위한 생성적 적대 네트워크

우리는 이미지에서 얼굴을 자동으로 익명화하면서 원래 데이터 분포를 유지할 수 있는 새로운 아키텍처를 제안합니다. 우리는 이미지에 포함된 모든 얼굴의 완전한 익명화를 보장하기 위해 개인 정보 보호를 위한 안전한 정보만을 사용하여 이미지를 생성합니다. 우리의 모델은 조건부 생성적 적대 네트워크(conditional generative adversarial network) 기반으로, 원래의 자세와 배경을 고려하여 이미지를 생성합니다. 이 조건부 정보는 생성된 얼굴과 기존 배경 사이의 자연스러운 전환을 가능하게 하여 매우 사실적인 얼굴을 생성할 수 있게 합니다. 또한, 비정상적인 자세, 가려진 얼굴, 그리고 다양한 배경을 포함하는 인간 얼굴의 다양성 데이터셋을 소개합니다. 마지막으로, 우리 모델이 이미지를 익명화하면서 데이터 분포를 유지하는 능력을 반영하는 실험 결과를 제시하며, 이로 인해 데이터가 딥 러닝 모델의 추가 학습에 적합하도록 만듭니다. 우리가 알고 있는 한, 현실적인 이미지를 생성하면서 동시에 얼굴의 익명화를 보장하는 다른 솔루션이 제안된 적은 없습니다.