VerA: Versatile Anonymization Applicable to Clinical Facial Photographs

要約

顔画像の配布におけるプライバシーの要求は、GDPR、DPDPA、CCPA、PIPL、APPI などの規制の急増に伴い、国際的に高まっています。
最近の匿名化の進歩はピクセル化やぼかしの手法を上回っていますが、タスクに対する追加の制約により課題が生じています。
現在の匿名化手法ではほとんど対処されていないのは、顔面の手術や歯科処置などの顔面の医療行為を示す臨床画像やその前後の臨床画像のペアです。
我々は、臨床応用における 2 つの課題を解決する初の多用途匿名化フレームワークである VerA を紹介します: A) 医療介入結果を示すために選択された意味領域 (口領域など) を保存します。つまり、匿名化は保存領域の外側の領域にのみ適用されます。
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B) 複数の写真にわたって一貫した個人識別を伴う匿名化画像が生成されます。これは、臨床介入の前後に撮影された同じ人物の写真を匿名化するために重要です。
当社は、広範な定量的および定性的評価を通じて、臨床画像の単一およびペアの両方の匿名化に関する結果を検証します。
また、VerA がフォトリアリズムと匿名化の観点から、確立された匿名化タスクに関して最先端の技術に達していることも実証します。

要約(オリジナル)

The demand for privacy in facial image dissemination is gaining ground internationally, echoed by the proliferation of regulations such as GDPR, DPDPA, CCPA, PIPL, and APPI. While recent advances in anonymization surpass pixelation or blur methods, additional constraints to the task pose challenges. Largely unaddressed by current anonymization methods are clinical images and pairs of before-and-after clinical images illustrating facial medical interventions, e.g., facial surgeries or dental procedures. We present VerA, the first Versatile Anonymization framework that solves two challenges in clinical applications: A) it preserves selected semantic areas (e.g., mouth region) to show medical intervention results, that is, anonymization is only applied to the areas outside the preserved area; and B) it produces anonymized images with consistent personal identity across multiple photographs, which is crucial for anonymizing photographs of the same person taken before and after a clinical intervention. We validate our results on both single and paired anonymization of clinical images through extensive quantitative and qualitative evaluation. We also demonstrate that VerA reaches the state of the art on established anonymization tasks, in terms of photorealism and de-identification.

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