基于生成对抗网络的人脸匿名化算法研究及应用

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致谢

1 引言

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究内容

1.4 本文组织结构

2 相关理论及技术

2.1 人脸匿名化技术

2.1.1 匿名化技术

2.1.2 人脸匿名化算法

2.1.3 人脸匿名化的技术难点

2.2 生成对抗网络

2.2.1 生成对抗网络的实现

2.2.2 训练存在的问题及解决办法

2.3 人脸年龄估计

2.3.1 人脸年龄估计的算法

2.3.2 人脸年龄相关数据集

3 基于EGAN 的人脸匿名化研究

3.1 问题背景

3.2 人脸匿名化流程

3.3 基于EGAN 的人脸匿名化算法

3.3.1 算法的模型架构

3.3.2 生成器的变异

3.3.3 生成器的评估

3.3.4 判别器的更新

3.4 实验分析

3.4.1 实验环境及设置

3.4.2 数据集预处理

3.4.3 匿名化人脸的生成

3.4.4 隐私保护性能的评估

3.5 本章小结

4 基于隐私保护的年龄估计方法

4.1 问题背景

4.2 年龄估计的实现流程

4.3 基于隐私保护的DEX年龄估计方法

4.3.1 算法的模型架构

4.3.2 DEX 模型的训练

4.4 实验分析

4.4.1 实验环境及设置

4.4.2 数据集描述

4.4.3 年龄估计评价指标

4.4.4 实验结果及分析

4.5 本章小结

5 结论

5.1 研究总结

5.2 未来展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

学位论文数据集