大企业可能透过这种方法躲避欧盟

对抗脸部辨识的新方法,另外,辉达是CVPR2019最佳论文之一,也是目前为止生成高清晰度、高多样性人脸效果最好的方法。毋庸置疑,这种方法生成的人脸比DeepPrivacy更逼真,且可生成随机新身分,不过就没办法控制同样的姿态和背景了。作者认为大企业可能透过这种方法躲避欧盟《通用资料保护条例》(GDPR)的约束。GDPR要求。

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使用个人的隐私资料时必须定期征得当事人同意;但是当无法根据资料辨识定位某个人时,企业无需同意就可使用这些资料。这种脸部匿名化方法就能成为无法辨识个人,进而绕过GDPR限制的帮手。不过,在高度遮挡、不常见的角度、复杂背景下,模型还是会出现一些错误的生成结果(扭曲的脸看起来有些可怕)。作者也透过对照试验,说明更大的模型、7个动作关键点的标记都有助于生成更高品质的影像。

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Reddit及Twitter的讨论串,有人提出,仅变更脸部不足以完全隐藏身分,有的人(如欧巴马)仅凭发际线就有机会被认出来,加上穿着、场景、身边的人,知名人物被认出来的可能性大大增加;也有人提到,变成随机身分,还不如都用DeepFake把所有的脸换成同一张虚拟人脸,同样可达到无法通过脸部辨识确定身分的效果;网友还吐槽为什么要取DeepPrivacy这么俗的名字。

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