Αντιπαλική Αποταυτοποίηση Προσώπου
Creators: name: Χατζηκυριακίδης, Ευστάθιος Αναστασίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Προστασία Ιδιωτικότητας
Αποταυτοποίηση Προσώπου
Αντιπαλικά Δείγματα
Αναγνώριση Προσώπου
Βαθιά Μάθηση
Μηχανική Μάθηση
Όραση Υπολογιστών
Βαθιά Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα
Privacy Protection
Face De-identification
Adversarial Examples
Face Recognition
Deep Learning
Computer Vision
Machine Learning
Deep Artificial Neural Networks

description: Τα τελευταία χρόνια και ιδιαίτερα μετά την άνθηση των κοινωνικών δικτύων, οι άνθρωποι έχουν μάθει να ζουν σε έναν ψηφιακό κόσμο όπου ο διαμοιρασμός προσωπικών φωτογραφιών αποτελεί καθημερινή συνήθεια. Στις φωτογραφίες αυτές συχνά απεικονίζονται πρόσωπα ανθρώπων, είτε εν γνώσει, είτε εν αγνοία τους. Επιπλέον, σε πολλές εφαρμογές όπου χρησιμοποιούνται εικόνες προσώπου η γνώση της ταυτότητας του προσώπου δεν απαιτείται. Για αυτό το λόγο, είναι αναγκαία η προστασία της ιδιωτικότητας των ανθρώπων. Η Αποταυτοποίηση Προσώπου αποτελεί συνήθης λύση στο πρόβλημα της προστασίας της ιδιωτικότητας και σκοπό έχει να προστατέψει την ταυτότητα των εικονιζόμενων προσώπων από αυτόματα συστήματα αναγνώρισης προσώπου, ενώ παράλληλα να καθιστά δυνατή την αναγνώριση από ανθρώπινους παρατηρητές. Παρόλο που υπάρχουν ήδη μέθοδοι αποταυτοποίησης προσώπου που παρέχουν ικανοποιητική προστασία, οι παραγόμενες αποταυτοποιημένες εικόνες αυτών δεν μοιάζουν αρκετά με τις αρχικές. Για την επίλυση αυτού του προβλήματος, σε αυτήν την μεταπτυχιακή διπλωματική εργασία, προτείνεται η χρήση των Αντιπαλικών Δειγμάτων. Ειδικότερα, προτείνεται μια νέα μέθοδος αντιπαλικής επίθεσης που είναι ικανή να αλλοιώσει στο ελάχιστο την ποιότητα της εικόνας και να παρέχει προστασία από αυτόματα συστήματα αναγνώρισης προσώπου. Από τα αποτελέσματα της συγκριτικής ανάλυσης μεταξύ της προτεινόμενης και άλλων μεθόδων αντιπαλικής επίθεσης φαίνεται ξεκάθαρα πως η προτεινόμενη μέθοδος προστατεύει καθώς και διατηρεί την οπτική ποιότητα των αρχικών εικόνων προσώπου πιο αποτελεσματικά
description: In recent years, and especially after the booming of social networks, people have learned to live in a digital world where sharing of personal photos is an everyday habit. These photos often portray people's faces, either knowingly or unknowingly. In addition, in many applications where facial images are used, knowledge of the depicted person's identity is not required. For this reason, it is necessary to protect the privacy of people. Face De-identification is a common solution to the problem of privacy protection and aims to protect the identity of the depicted persons by automatic face recognition systems, while making it possible for human observers to recognize it. Although face de-identification methods already exist that provide satisfactory protection, the generated de-identified images do not resemble the original ones. To solve this problem, in this Master's thesis, the usage of Adversarial Examples is proposed. Particularly, a novel adversarial attack method is proposed that is capable of minimizing the image quality distortion and providing protection against automatic face recognition systems. From the results of the comparative analysis between the proposed and other adversarial attack methods it clearly appears that the proposed method protects as well as preserves the visual quality of the original facial images more efficiently