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福布斯：通过反向传播细化方案进行面部混淆渲染
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内容提要
本文提出了一种名为 Forbes 的面部混淆算法，旨在混淆人类可辨识的面部外貌信息，但保留可被机器解析的身份和属性信息。该算法通过应用多个具有随机参数的混淆变换来删除人类可辨识的身份信息，并基于反向传播细化方案优化参数以实现被机器解析的变换图像，最终通过应用带有优化参数的变换生成混淆图像。在多个数据集上的实验证明了 Forbes 在人类无法解析和机器可解析方面表现出色。源代码可在此...
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