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Combining Local Features and Random Anonymization: A Revolutionary Privacy-Preserving Face Recognition Black Box Model
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内容提要
本研究提出了一种隐私保护人脸识别（PPFR）方法，解决了黑箱模型推广和对抗学习的影响。通过扰动全局特征和增强局部特征，识别准确率达到94.21%，在隐私保护和抗重构能力上优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种隐私保护人脸识别（PPFR）方法。
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该方法解决了黑箱模型推广和对抗学习的影响。
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通过扰动全局特征和增强局部特征，识别准确率达到94.21%。
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在隐私保护和抗重构能力上优于现有方法。
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现有方法难以推广到黑箱人脸识别模型。
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对抗学习容易导致匿名化反转。
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采用不可逆随机注入的对抗学习方法确保匿名化的随机性。
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