基于VAE与视觉Transformer的视频人脸隐私保护匿名化模型研究

课题名称: 基于VAE与视觉Transformer的视频人脸隐私保护匿名化模型研究
学科专业: 计算机科学
课题关键词: 视频人脸匿名化VAE视觉Transformer
辅导模式: 1对1
发表目标: SCI期刊1-4区
课题介绍: 随着视频监控、社交媒体等场景的普及，人脸数据作为关键生物特征，在身份认证、情感分析等领域应用广泛，但也带来隐私泄露风险，如未经授权的身份识别、行为追踪等。传统人脸匿名化方法（如模糊、遮挡）虽能掩盖身份信息，但常导致视觉质量下降，难以满足后续任务（如表情识别）需求；基于生成对抗网络（GAN）的方法存在模式崩溃、身份信息残留等问题。变分自编码器（VAE）通过概率建模实现数据生成，具有较强的样本多样性和稳定性；视觉Transformer（ViT）凭借自注意力机制，能有效捕捉视频序列的时空动态特征。本研究结合VAE的生成能力与ViT的序列建模优势，构建视频人脸匿名化模型，旨在实现身份信息不可逆性与视觉质量、任务可用性的平衡，为视频场景下的人脸隐私保护提供理论与技术支持。

导师信息

科研导师

Dr. Liu

多伦多大学博士

导师介绍

研究领域：大模型/智能体/强化学习/智能决策优化,轨迹预测,自动驾驶/智能交通,游戏AI,数据挖掘学术成果：目前已经发表20多篇高水平论文，如ICML，Nature, Neurips，IJCAI，ACL， IEEE IV，IEEE ITSC；google scholar引用量近百次；长期担任IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems、Transportation Re- search Part C: Emerging Technologies、TRB Annual Meeting - Transportation Research Board、

招生要求

面向具有相关学科背景与研究兴趣的学习者，具体要求以课题导师评估为准。