Anonymizace obličejů v obrazcích a ve videu
Anonymization of faces in images and videos
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Ditmar Hadera
Supervisor
Čech Jan
Opponent
Franc Vojtěch
Study program
Kybernetika a robotikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato práce představuje novou metodu pro anonymizaci obličejů na obrázcích a ve videích, která mění identitu obličeje při zachování klíčových obličejových atributů, jako jsou věk, pohlaví, rasa, pozice a výraz. Náš přístup je založen na inpaintingu pomocí moderního difuzního modelu, konkrétně Stable Diffusion od Stability AI. Provedli jsme rozsáhlé experimentální testování a kvantitativně jsme metodu vyhodnotili pomocí několika navrhovaných statistik, které měří stupeň deidentifikace, zachování obličejových atributů a úroveň perceptuálních artefaktů. Představujeme velké množství kvalitativních výsledků. Perceptuální realismus anonymizovaných obličejových obrázků je také měřen pomocí malé uživatelské studie. Naši metodu jsme testovali proti populární nedávné metodě DeepPrivacy 2 (Hukkelas, 2023) s nadějnými výsledky. V mnoha aspektech naše metoda dosahuje srovnatelných výsledků a překonává DeepPrivacy 2 v zachování výrazů. The thesis proposes a novel method for anonymizing faces in images and videos that alters the identity of the face while preserving key facial attributes, such as age, gender, race, pose, and expression. Our approach is based on inpainting using a recent diffusion model, specifically the Stable Diffusion by Stability AI. We have conducted extensive experimental testing and quantitatively evaluated the method using several proposed statistics that measure the degree of de-identification, preservation of facial attributes, and the level of perceptual artifacts. We present a large number of qualitative results. The perceptual realism of the anonymized face images is also measured using a small-scale user study. Our method was tested against the popular recent Deep Privacy v2 (Hukkelas, 2023) method with promising results. In many aspects, our method achieves comparable results and outperforms the Deep Privacy v2 in preserving expressions.
Collections
- Bakalářské práce - 13133 [777]